基于自组织联想小波神经网络的QRS波聚类方法

介绍一个由小波变换和神经网络结合的自组织联想神经网络模型,它可用在心电信号的自动分析中对ＱＲＳ波进行聚类．还对算法实现中的一些具体问题及详细的编程步骤进行了讨论．用ＭＩＴ心电数据库对此算法的性能进行评估的结果表明,此神经网络对ＱＲＳ波具有较高的分类精度,尤其适合于室性早搏等异位心搏的检测．     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

一种检测与分析心电波形的算法

介绍了心电图波形自动识别的软件设计,着重讨论了用特征识别法对心电图波形进行检测,并提出了自学习算法,最后给出了１０种常见的心律失常的判别准则．所有软件均用８０９８汇编语言编制完成．实验表明,本软件对提高ＱＲＳ波检测率及一些基本心律失常的诊断具有良好的效果,适用于心电自动监护系统．     

实时动态心电监控系统

本介绍了一种用微处理器控制的实时动态心电监护系统，采用数字滤波消除干扰和噪声，用差分法识别ＱＲＳ波起点，终点和Ｒ波顶点。由ＲＲ间隔和ＱＲＳ波宽等特征参数判别心电异常，实现实时自动监护，并对异常心电进行分类，存贮模板心电波形，统计发生次数。用微型描绘打印机回放存贮的模板波形和统计表，最后给出临床应用结果。     

基于小波的数据挖掘技术在Holter心电信号分析中的应用

针对数据挖掘技术的应用,分析了小波变换的多分辨率特性和带通滤波的本质．按照数据挖掘的思想提出基于二次微分小波概貌信号的Holter心电信号中R波极值点检测的数学模型,采用Mallat递归滤波的算法计算离散小波变换并用等效滤波器的思想对算法进行优化．该检测算法经MIT/BIH心律失常数据库的检验,R波有效检测率高达99%；在100多例临床测试中检测率也高达97%以上．该算法模块现已经应用到商业软件中并取得令人满意的效果．     

DXJ－2型心电检查／监护两用仪的研制

介绍一种便携式电视显示心电检查／监护两用仪。仪器将心电信号变换为视频和射频信号，可在普通电视屏幕上显示双线实时滚动或冻结的心电波形以及坐标网格，并具有ＱＲＳ波检测、心律判别、自动冻结、报警和１６次记忆等功能。     

基于小波变换与Hilbert变换的QRS波检测方法研究

针对心电波形检测中小波算法的缺点,将小波变换与Hilbert变换结合应用于QRS波的检测中。利用这2种数学工具的特性,提出了一种新的检测算法,该方法可以有效地从其它波形（Q波、S波、P波和T波）中将R波检测出来。在虚拟仪器的开发平台——Lab VIEW图形化编程语言基础上,通过MIT／BIH心电数据库验证,R波的检测率可达99．74％。     

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法

提出一种对心电图QRS波群进行检测的方法,该方法采用Marr小波对心电信号按照Mallat算法进行分解滤波,利用小波变换与信号奇异点之间的关系,在尺度3下采用幅度阈值法对QRS波群进行检测,同时运用综合检测方法进行复检,从而提高R波检测的正确率。以国际上广泛承认的心电数据库MIT-BIH中的记录对算法进行检验,正确检出率在99.8%以上。此检测方法具有简单、运行速度快的特点,易于在临床诊断实时性检测系统中实现。     

基于整-整小波变换的心电数据压缩算法

根据整－整小波变换理论提出了一种心电数据压缩算法，整－整映射的整数运算保证了算法的快速性。由于屏蔽函数的引入和对阈值函数进行了特殊考虑，使该算法可同时取得高的数据压缩率和信息保真度。它不仅可完整保留ＱＲＳ，Ｐ，Ｔ，ＳＴ段等临床信息，而且可有效保留心室晚电位信息。     

一种综合的心电数据压缩方法

综合运用ＤＣＴ变换和模板匹配两种数据压缩方法，对心电信号中高频成分丰富但形态相对规则的ＱＲＳ波采用模板匹配，对其余低频分量的部分用ＤＣＴ变换，得到了很好的保真度和高的压缩比。     

新生儿智能监护仪设计与ECG信号中QRS波的识别算法

介绍了一种可以对新生儿的心电信号 (ECG)和呼吸信号 (RESP)同时进行监测的仪表的设计 .当新生儿的呼吸停止 2 0s和心跳小于 10 0次 /min两种情况同时发生时 ,监护仪可发出报警的声光信号以便医护人员进行急救处理 .在ECG信号采集过程中 ,主要研究了QRS波的识别算法 ,并且对心电信号的滤波技术进行了深入的探讨 ,设计出性能优越 ,高速节时的滤波器和QRS波检测技术 ,相应地滤除了心电图 (ECG)信号中的肌电、基线漂移和 5 0Hz工频等干扰 .采用MIT/BIH数据库对算法进行检验 ,达到了理想的效果 .液晶显示模块LCD用于ECG和RESP信号的实时现场图形显示、预测、预报和主要心电和呼吸参数的数字显示     

心拍的镜像高斯建模分析

心拍分类对于临床心律失常自动化检测非常重要。使用一种新的镜像高斯模型(MGM)算法用于描述QRS复合波段形意,可以自动地、有效地提取QRS复合波段宽度信息,并用于心拍分类。通过使用MIT-BIH心律失常数据库的所有数据集进行测试,正常心拍的总识别率达到93.9%,室性早搏心拍的总识别率达到93.94%。因此,MGM算法可以很好地描述QRS复合波段,并且是一种很有前途的心拍分类算法。     

基于组合形态滤波与自适应广义形态滤波的ECG去噪算法

针对ECG信号中存在的基线漂移和高频干扰,提出了一种传统线性组合形态滤波与自适应广义形态滤波相结合的新的去噪算法。该算法首先采用传统线性组合形态滤波器滤除基线漂移,然后将无基漂的信号送入采用不同结构元素级联而成的自适应广义形态滤波器滤除高频干扰,最后得到无噪声的ECG信号。结果验证了本文算法的有效性。     

QRS波群检测中的二次B样条小波变换算法

针对目前心电信号检测中准确度不高以及适应性不强的问题,提出了一种基于二次B样条小波,结合二分搜索算法和圆弧逼近曲线算法的QRS波群检测算法。首先对心电信号用二次B样条小波经Mallat算法分解,在二分搜索法调整阈值和模极大值检测R波的基础上,再用基于最小二乘圆弧逼近曲线算法检测T波与P波。最后用MIT-BIH数据库的数据验证了该改进算法增强了R波检测的适应能力,提高了T波与P波的检测准确度。仿真实验表明该改进算法可以有效地提高心电信号自动检测能力。     

基于分形盒维数检测QRS波群定位方法

应用分形盒维数检测理论，对心电信号的分形特征进行了研究，结果显示不同格子尺度下检测到的覆盖信号盒子数与格子尺寸之间存在密切的对数线性关系，这表明心电信号也具有分形特性。同时，研究过程中还发现当采用一个时间窗来对信号进行检测时，在心电信号中QRS波群位置检测到的分维较大。而且这种差异很显著。在这个发现的基础上，提出了基于分形盒维数检测的心电信号QRS波群定位方法，经实际应用表明该算法速度较快，并能有效去除干扰，可用于心电信号特征点的实时检测中。     

穿戴式心电信号伪差识别算法的研究及应用

针对穿戴式心电监测设备普遍存在的运动和设备伪差问题，提出了基于心电幅度突变度和突变分布连通性、变换后心电极大极小值对凌乱度，以及异常心搏特征等设计的伪差识别组合算法.通过在心电自动分析三个关键环节嵌入组合算法实现伪差识别，并选择了3种设备4种数据样本进行算法验证.结果表明，组合算法伪差识别灵敏度可达98.35%，可将QRS检出正确率提高3.08%，且并未增加心电自动分析运算时长，算法不依赖特定硬件设备，可应用到各类穿戴式设备的心电数据分析中，具有普适且高效的特点.      

单频GPS载波相位整周模糊度解算研究

介绍了一种求解单频GPS载波相位整周模糊度的改进算法.通过Tikhonov正则化,减弱GPS快速定位中少数历元情形下法矩阵的病态性,得到更接近整周模糊度准确值的浮点解.然后对整周模糊度的方差协方差阵白化滤波,减弱短时间内双差整周模糊度之间的相关性,取整后得到整周模糊度的固定解.并结合一个实例与白化滤波、Lambda方法和白化滤波 Lambda方法进行对比,验证改进方法的效果.     

实时动态心电监护系统

本文介绍了一种用微处理器控制的实时动态心电监护系统,采用数字滤波消除干扰和噪声,用差分法识别 QRS 波起点、终点和 R 波顶点.由 RR 间隔和 QRS 波宽等特征参数判别心电异常,实现实时自动监护,并对异常心电进行分类、存贮模板心电波形,统计发生次数.用微型描绘打印机回放存贮的模板波形和统计表.最后给出临床应用结果.     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

线性相位数字滤波器在ECG波形分析中的应用

本文提出了用于心电波形分析的几种线性相位数字滤波器的设计方法,它们分别用于滤除ECG基线漂移和工频干扰、QRS波、P波和T波的检测。