一种基于二维云模型理论心电信号ST段的检测方法

背景:目前对于异常 ST 段的形态特征的评价体系,尚无精确数学化模型分类及识别标准,这阻碍了对某些心血管疾病进行计算机自动识别程序算法的进展。目的:找到一种符合医学诊断逻辑思维的心电信号 ST 段分析方法,为心电图 ST 段变化的实时分析提供新的思路。方法:针对采集的心电数据模糊性和随机性较大的特点,提出了一种基于两维云模型的心电信号 ST 段的检测方法,其对二维正态云发生器隶属度进行判断,并进行心电信号 ST 段的形态判定。结果与结论:利用 Matlab 对本算法进行仿真,并通过标准心电数据库(欧共体 CSE 数据库)中数据进行算法准确性验证,统计结果表明该算法 ST 段的识别率较高,对于大数据量的心电信号处理快捷有效,为 ST 段的准确分析提供了新的方法。     

标测导管定位信号处理及仿真分析中呼吸与心跳运动的干扰

背景：在采用电场定位原理的心内膜三维标测系统中,标测导管在胸腔内的位置信号受到呼吸与心跳运动的干扰,使其定位精度受到极大影响。 目的：找到在标测导管定位信号中人工加入和检出呼吸与心跳运动干扰项的仿真分析和信号处理方法。 方法：首先根据标测原理推导了包含呼吸与心跳运动干扰的定位信号数学模型,分析和确定了信号的调理、检波和提取方法;然后利用Matlab仿真软件进行信号处理过程的理论仿真计算,以验证数学模型的正确性;最后以满足手术过程中高速实时定位要求为前提,设计出与理论模型相对应的硬件电路,并用Multisim电路设计软件做仿真实验以验证所提方法在实际工作过程中实现的可行性。 结果与结论：仿真实验结果表明无论是数值模拟还是电路仿真都可以很好地仿真出包含呼吸与心跳运动干扰的导管定位信号,所给出的理论分析方法及实际电路系统都能将呼吸与心跳干扰项顺利提取出来。     

一种基于二维云模型理论心电信号ST段的检测方法

背景：目前对于异常 ST 段的形态特征的评价体系,尚无精确数学化模型分类及识别标准,这阻碍了对某些心血管疾病进行计算机自动识别程序算法的进展。目的：找到一种符合医学诊断逻辑思维的心电信号 ST 段分析方法,为心电图 ST 段变化的实时分析提供新的思路。方法：针对采集的心电数据模糊性和随机性较大的特点,提出了一种基于两维云模型的心电信号 ST 段的检测方法,其对二维正态云发生器隶属度进行判断,并进行心电信号 ST 段的形态判定。结果与结论：利用 Matlab 对本算法进行仿真,并通过标准心电数据库（欧共体 CSE 数据库）中数据进行算法准确性验证,统计结果表明该算法 ST 段的识别率较高,对于大数据量的心电信号处理快捷有效,为 ST 段的准确分析提供了新的方法。     

一种基于二维云模型理论心电信号ST段的检测方法

背景：目前对于异常ST段的形态特征的评价体系,尚无精确数学化模型分类及识别标准,这阻碍了对某些心血管疾病进行计算机自动识别程序算法的进展。 目的：找到一种符合医学诊断逻辑思维的心电信号ST段分析方法,为心电图ST段变化的实时分析提供新的思路。 方法：针对采集的心电数据模糊性和随机性较大的特点,提出了一种基于两维云模型的心电信号ST段的检测方法,其对二维正态云发生器隶属度进行判断,并进行心电信号ST段的形态判定。 结果与结论：利用Matlab对本算法进行仿真,并通过标准心电数据库(欧共体CSE数据库)中数据进行算法准确性验证,统计结果表明该算法ST段的识别率较高,对于大数据量的心电信号处理快捷有效,为ST段的准确分析提供了新的方法。     

标测导管定位信号处理及仿真分析中呼吸与心跳运动的干扰

背景：在采用电场定位原理的心内膜三维标测系统中，标测导管在胸腔内的位置信号受到呼吸与心跳运动的干扰，使其定位精度受到极大影响。 目的：找到在标测导管定位信号中人工加入和检出呼吸与心跳运动干扰项的仿真分析和信号处理方法。 方法：首先根据标测原理推导了包含呼吸与心跳运动干扰的定位信号数学模型，分析和确定了信号的调理、检波和提取方法；然后利用Matlab仿真软件进行信号处理过程的理论仿真计算，以验证数学模型的正确性；最后以满足手术过程中高速实时定位要求为前提，设计出与理论模型相对应的硬件电路，并用Multisim电路设计软件做仿真实验以验证所提方法在实际工作过程中实现的可行性。 结果与结论：仿真实验结果表明无论是数值模拟还是电路仿真都可以很好地仿真出包含呼吸与心跳运动干扰的导管定位信号，所给出的理论分析方法及实际电路系统都能将呼吸与心跳干扰项顺利提取出来。     

标测导管定位信号处理及仿真分析中呼吸与心跳运动的干扰

背景:在采用电场定位原理的心内膜三维标测系统中,标测导管在胸腔内的位置信号受到呼吸与心跳运动的干扰,使其定位精度受到极大影响.目的:找到在标测导管定位信号中人工加入和检出呼吸与心跳运动干扰项的仿真分析和信号处理方法.方法:首先根据标测原理推导了包含呼吸与心跳运动干扰的定位信号数学模型,分析和确定了信号的调理、检波和提取方法;然后利用Matlab仿真软件进行信号处理过程的理论仿真计算,以验证数学模型的正确性;最后以满足手术过程中高速实时定位要求为前提,设计出与理论模型相对应的硬件电路,并用Multisim电路设计软件做仿真实验以验证所提方法在实际工作过程中实现的可行性.结果与结论:仿真实验结果表明无论是数值模拟还是电路仿真都可以很好地仿真出包含呼吸与心跳运动干扰的导管定位信号,所给出的理论分析方法及实际电路系统都能将呼吸与心跳干扰项顺利提取出来.