心电信号中R波的小波包检测算法研究

心电信号(ECG)特征参数的提取和检测是心电图分析和诊断的基础,而在ECG分析中,快速准确地检测出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提。本文针对心电信号QRS波群中R波的检测算法进行了研究与分析,对传统的小波R波检测算法中存在的检测准确率较低和实时性较差的问题加以改进,并提出了具有更加优良分析效果的小波包R波检测方法。并利用美国麻省理工学院的MIT/BIH心电数据库对上述方法进行仿真验证,同时与传统的小波R波检测算法进行实验对比,结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。     

心电信号中R波的自适应检测方法

阐述一种检测心电图中R波的方法,通过小波阈值去噪及小波分解与重构去噪法去除心电信号的噪声,使用差分阈值法对心电信号中的R波进行自适应检测,其中闽值的选取具有自更新的特性。对R波多检与漏检的分析,设计相应的辅助策略检测R波。使用MIT-BIH标准库中的心电数据对本方法进行仿真验证,结果表明：本方法能够准确有效地检测出心电图中的R波。     

基于分段香农能量与结构特征提取的心电Ｒ波检测方法

R波检测是采用心电图(electrocardiogram, ECG)评估心率变异性与检测其他特征波的基础。针对便携式采集环境中受运动伪迹与噪声影响的ECG记录,存在R波检测准确度低的问题,提出了一种基于分段香农能量与结构特征提取的R波检测方法。首先采用平稳小波变换(Stationary Wavelet Transforms, SWT)提取原始ECG信号中的R波主要成分,然后通过分段香农能量增强R波特征信息,利用Hilbert变换的正交性质提取候选点,再采用结构特征分析校验候选点,最后根据心率标准优化结果,实现检测R波。将该方法应用4个典型ECG数据库,并与4种应用广泛的检测方法进行比较,在3个受噪声影响的ECG数据库检测实验中,该方法在R波检出个数方面分别提高了1.7%、20.17%与30.18%以上,F1分数指标上分别至少提高了1.3%、5.12%和4.7%,在临床ECG数据库检测实验中,所提方法的灵敏度、阳性准确率与F1分数均达到了99%以上。     

基于数学形态滤波和提升小波变换的R波检测

利用数学形态学与提升小波变换相结合的方法对心电信号进行分析处理。先用数学形态方法对心电信号进行滤波预处理,可以有效地去除高频白噪声与低频的基线飘移,再利用提升小波变换对处理后的心电信号进行多分辨分析,得出各层逼近信号与细节信号,并在此基础上结合不应期、自适应阈值和回溯检漏等方法,提出了一种动态的R波检测算法,使得QRS波群的检出率达到99.89%。     

基于DSP的心电信号R波检测新算法

根据多导联间心电信号相位的关系,算法选择其中的两个导联信号同时进行小波变换R波检测,最后比较这两个通道的输出得出R波检测结果.算法使用LMS自适应滤波进行消噪预处理,使得检测结果更精确.使用MIT-BIH心电数据库病变信号在DSP上进行测试,平均正确检测率达到了99.7%.     

基于小波分析和Hilbert变换的R波检测算法

提出了在心电信号中定位R峰的一种新的鲁捧算法.利用小波工具滤波,然后结合心电信号的一次微分和一次微分后的的Hilbert变换,使得R峰突出,P波和T波减弱.另外,噪音、基线漂移、运动伪迹都最小化,伪迹受到抑制.通过经验的R峰时间间隔,预估和应用幅度阈值可以很容易地将R峰找出来.用MIT_BIH心律失常数据库的纪录测试了该算法,平均检测率达到了99.91%.该算法可靠且实现简单,用于其他生理信号如心音信号分段也有较高的正确率.     

心电R波检测及控制左心辅助装置

心衰是一种威胁人类生命的主要疾病之一,左心室辅助装置作为心脏移植前的过渡支持治疗使用,对心衰终末期患者的生活质量和生存率有明显提升;在对心电图实现自动的检测中,QRS波群的检测是最关键的环节,它影响着后续数据分析和处理的正确性及准确性;设计利用数据库数据和人体心电采集数据作为原始待处理源,通过高阶低通滤波与香农能量的创新算法结合进行处理数据,在硬件上增加使用高阶自适应中值滤波算法,使得处理后的实时数据噪声降到最低,有利于准确提取到R波,最后使用测试后的心电R波驱动左心室辅助装置,达到对心衰患者进行辅助治疗的作用,并且通过MATLAB和Modelsim软件仿真成功后,在FPGA硬件上实现了实时心电信号控制血泵系统的方案;经试验测试此方法可以准确的提取R波,并且可以控制左心辅助装置同步进行泵血。     

基于ICEEMDAN与Teager能量算子的牵引供电系统谐波检测算法

针对传统的谐波检测算法无法分析牵引供电系统中的非线性、非平稳谐波的问题,文章提出一种基于改进自适应噪声的完整集合经验模态分解（ICEEMDAN）与Teager能量算子（TEO）相结合的谐波检测算法。其先将待测信号经ICEEMDAN得到一组固有模态函数（IMF）分量,再通过筛除虚假分量,得到真实的IMF分量;然后,对各个IMF分量进行Teager能量算子（TEO）解调,得到谐波分量的幅值与频率随时间变化的图像。经分析得出,ICEEMDAN作为希尔伯特-黄变换（HHT）中的重要步骤经验模态分解（EMD）的改进算法,相较EMD的其他改进算法,其抑制模态混叠的效果最佳,并具有良好的自适应性,在处理非线性非平稳信号时有着很好的表现;而TEO能准确检测出谐波的瞬时幅值与频率,并快速响应信号的变化。通过构造牵引网特性中的谐波信号对该算法进行仿真分析,结果显示,分析稳态电流谐波时,幅值与频率的平均检测误差分别为3.56%和1.74%;分析暂态电流谐波时,幅值与频率的平均检测误差分别为3.39%和2.44%。这表明文章所提算法能够对牵引供电系统谐波的幅值与频率进行准确的检测,并可以准确定位谐波信号的突变...     

基于小波变换和Teager能量算子浊音段提取

对语音信号浊音段的提取在很多应用中都是重要的一个步骤.在小波域上用Teager能量算子(TEO)提取语音信号的浊音段,并对原始语音信号和加有高斯白噪声的不同信噪比的语音信号进行了仿真实验.实验结果表明,该算法能够准确地提取出浊音段,并具有较强的抗噪声能力.     

基于小波变换和Teager能量算子浊音段提取

对语音信号浊音段的提取在很多应用中都是重要的一个步骤。在小波域上用Teager能量算子(TEO)提取语音信号的浊音段,并对原始语音信号和加有高斯白噪声的不同信噪比的语音信号进行了仿真实验。实验结果表明,该算法能够准确地提取出浊音段,并具有较强的抗噪声能力。     

基于小波变换与形态学运算的R波检测算法

本文提出了一种基于小波变换与形态学运算的R 波检测算法。采用二进Marr小波的Mallat算法对心电信号作多分辨率分解，利用数学形态学运算突出信号的峰谷点特征，将小波变换模极大值检测原理与形态学峰谷检测算法相结合，不仅可以实现对 R 波的准确检测和精确定位，同时也具有较好的算法实时性。     

基于调Q小波变换的心电信号特征量提取方法

与传统的基于频域划分信号分解方法不同,提出了一种基于品质因数的自适应信号分解方法。利用调Q小波变换自适应生成品质因数不同的小波函数作为信号分解的基函数,利用Mallat塔式算法将复合信号分解为具有持续振荡特性的高共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量,并将其用于心电信号的特征量提取。相比于小波分析、经验模态分解等方法,该方法可以有效地去除信号中的噪声及干扰,分离频谱混叠且振荡形式不同的信号。通过数值仿真和实例分析证明了该算法的优越性。     

基于小波变换的脑电瞬态信号检测

在脑电（ＥＥＧ）信号分析与处理过程中,瞬态信号的检测和定位具有非常重要的实际意义,传统的瞬态脉冲检测方法是匹配滤波,但匹配波滤需要有关瞬态信号的先验知识,因而在实际应用中受一定的限制,本文用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰,实验结果表是有,在缺乏先验知识的条件下,小波变换能有效检测出脑电信号中短时,低能量的瞬态脉冲。     

一种冗余小波变换的心电信号噪声消除方法

平稳小波变换去除心电信号噪声较好抑制了小波空间适应法消噪产生的伪Gibbs现象,但其重建过程相对复杂。提出对受噪声污染的心电信号移位一次,将移位信号及原信号分别进行正交小波变换阈值去噪,以它们的平均作为去噪结果。实验表明可以获得与平稳小波变换相同的去噪效果,但算法实现更简单快速。     

基于改进型离散小波变换的语音激活检测

在语音信号处理系统中,语音激活检测是一个非常重要的方面.为了提高在噪声环境下语音激活检测的性能,提出了一种基于改进型离散小波变换的语音激活检测(VAD)的方法.算法将语音信号进行离散小波变换,然后通过Teager能量算子(TEO),提取能量比值和能量差值两个参数,最后进行门限判决.在MATLAB平台上,对语音信号进行激活检测仿真,实验结果表明在噪声环境中,提出的算法能够有效克服低信噪比环境的影响,并且优于倒谱距离和谱熵检测算法.     

基于小波变换的心电信号降噪处理

实测的心电信号不可避免地存在一些强干扰和噪声,为了实现准确地提取反映心电信号的特征信息,该文应用一维离散小波变换实现了对心电信号的降噪处理。实验研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为心电信号特征信息的提取奠定了理论基础。     

基于混沌和小波变换的信号检测方法

针对微弱周期信号提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法,该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波自适应分解尺度确定阈值去嗓深度,然后根据混沌系统时噪声的免疫性和对周期信号的敏感性,把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,由混沌系统完成微弱信号检测;并改进了 Duf...     

心电信号自动识别技术现状与展望

心电信号自动识别技术是信号处理及模式识别领域的热点研究课题,是在现代医学健康领域中进一步应用心电诊断技术的基础。文章围绕心电信号自动识别技术的发展历史、研究现状、关键技术及存在问题展开了讨论,并对以后的研究趋势做出展望。     

基于小波变换的目标信号检测方法

根据舰船轴频电场信号的特点,提出了基于小波变换的目标信号检测方法.利用小波变换计算信号的功率谱,提取特征量,对信号进行滑动地目标检测.通过对海上试验采集的舰船轴频电场数据进行仿真,验证了该检测方法的有效性.