动态心电图QRS波形检测算法的分析

基于对动态心电图QRS波形进行特征分析和特征提取的基础上，采用线性分析方法对QRS波形的检测算法进行语法描述。大量的实验证明该方法是确实有效的。     

基于TMS320F2812的心电采集系统硬件设计

以DSP芯片TMS 320F2812为核心,设计了一个便携式、速度快以及具有QRS波形检测能力的心电采集系统.利用片上AD模块进行信号采集,通过移植QRS波形检测算法进行数据处理,并用内嵌的ECAN模块进行CAN总线通信,达到了减小系统体积、实时波形分析的目的.     

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.     

平滑滤波对ECG的R波幅值影响研究

平滑滤波的目的是消除高频纹波干扰,ECG波形调理往往需要进行平滑滤波.平滑滤波会对高频尖峰波形产生削峰,ECG中的R波波形高尖,易受影响.讨论并实验了平滑滤波对不同采样率、心率和不同QRS间期时的R波削峰程度,进行了理论分析,给出了实验结果,为ECG的信号调理提供参考.     

基于数学形态学和小波分解的QRS波群检测算法

为了解决心电图 QRS波群检测的问题 ,研究了一种基于数学形态学及小波分解相结合来检测 QRS波群特征点的算法。数学形态学算法是基于信号局部特征的 ,可以有效地突出信号的峰谷点 ;小波分解对信号做多分辨率分解 ,可以突出信号的特征信息 ,便于 QRS波群检测。实验结果表明 :两种分析方法的结合可以有效地消除基线漂移 ,低频干扰 ,以及大 T波的影响。其 QRS波检出率达到 99.86 % ,从而提高了波形的信噪比     

健康小白鼠高频心电图分析

对96例健康小白鼠的高频心电图进行分析,得出正常小白鼠的心电图参数,并描述其心电图特征,为生理学、药理学实验提供比较依据。对其心电图特征,如P波波形多样化、T波与RS波部分融合及QRS波上的高频切迹,进行了分析和讨论。     

基于心电图分析的心律失常分类

心律失常分类是心电图自动分析的重要内容。论文基于心律失常的心电波形特点,运用逻辑判别树方法实现心律失常分类。首先,运用数学形态学和小波变换算法检测心电波形的QRS波,计算RR间期、QRS波时限等参数;然后结合医生识读心电图判别依据,将所有心拍分成主导性心拍、室上性异常心拍、室性异常心拍、其他心拍4类。利用MIT-BIH心律失常数据库检验分类效果,统计结果表明总体准确率达到了94.2%。     

基于心电图分析的心律失常分类

心律失常分类是心电图自动分析的重要内容。论文基于心律失常的心电波形特点,运用逻辑判别树方法实现心律失常分类。首先,运用数学形态学和小波变换算法检测心电波形的QRS波,计算RR间期、QRS波时限等参数;然后结合医生识读心电图判别依据,将所有心拍分成主导性心拍、室上性异常心拍、室性异常心拍、其他心拍4类。利用MIT-BIH心律失常数据库检验分类效果,统计结果表明总体准确率达到了94.2%。     

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。     

一种改进的QRS波检测方法

对QRS波群的检测算法进行研究,针对基于经验模式分解的传统QRS波检测方法存在的一些问题加以改进,提出新的检测方法.该方法利用心电信号经过经验模式分解后,QRS波能量主要分布在第1个固有模态函数IMF1的特性,通过对IMF1进行阈值收缩去噪、线性高通滤波以及非线性低通滤波等预处理突出QRS波的特征信息,最后利用自适应阈值法检测QRS波.研究结果表明:利用心率失常库MIT-BIH中的记录对该检测方法进行检验,正确检出率超过99.8%;该方法简单有效,准确率高,适于实际应用.     

服装纸样放缩方法的探讨--省道转移纸样的放缩处理

省道转移的原理在服装纸样设计中应用十分广泛。基本省道依据人体结构规律和服装纸样结构规律确定,并且可以依据省道转移的原理进行移省、分省、加省、转省,从而变化出各种款式。这里主要讨论了省道的结构特性和变化规律,提出了建立在省道转移原理基础之上的服装款式纸样的放缩方法。     

结构关系模式挖掘中的重复序列模式挖掘

结构关系模式挖掘是在序列模式挖掘基础上提出的一种新的数据挖掘任务,又叫做后序列模式挖掘。重复模式是结构关系模式重要形式之一。文中讨论了重复序列模式的概念,研究了重复序列的性质,给出了基于序列模式的、基于最大序列模式集的重复序列模式挖掘算法和基于最大序列模式集的最大重复序列模式挖掘。实验结果表明,算法是可行的。重复模式挖掘可以得到序列模式挖掘所得不到的结论,发现序列模式间存在的进一步的关系。     

油气藏模式识别方法

应用地震和钻井试油资料进行模式识别研究,对油气藏分布的确定是十分有用的。本文详细介绍了作者研制的油气藏模式识别系统的方法原理。油气藏模式识别系统可以提取4类地震特征参数,进行4种地震特征变换,设计3种分类器。     

指数增长模型和Logistic增长模型的比较

通过取材于经济学、人口统计学、市场营销学和生态学等不同领域的例子 ,归纳并比较指数增长模型和Logistic增长模型在增长方式上表现出来的特征 ,阐释他们紧密相关的内在机理 ,并揭示了他们在应用上灵活的开放性 .对于更好地利用这两个模型是很有帮助的 .     

二维模式复杂度

从二维图像的空间结构出发,定义了一种新的二维模式复杂度,用以区分不同性质的二维图像,克服了MIG复杂度的缺陷．     

自适应型WebGIS构成模式初探

在元数据概念的基础上,分析了目前流行的WebGIS结构模式的不足,拓展了元数据的概念,提出了程序元数据的概念,并基于其上提出了构件灵活配置的应用分布模式,较好的解决了Internet环境下系统应用的灵活配置及分布式数据的共享的问题。     

提花轮选针机构六边形花纹的设计

提花轮选针机构在设计花形时受到诸多因素的限制，尤其是六边形花纹。针对此问题提出了一个新的思路，为此种机器增加了一种花纹设计的方法。     

基于项目位置索引的序贯模式增量挖掘方法

通过前缀序列的引入，将搜索空间划分为若干个子空间，利用模式增量技术对序贯模式进行有效搜索，并提出了项目位置索引的概念，即将原始序列数据库信息转换到项目位置索引（IPI）中，从而在搜索序贯模式时避免了复杂的多维候选序列的测试，仅需对各前缀序列对应的扩展的项目位置索引库（IPIDBs)做简单的序列数目累加操作，将复杂的高维序贯模式搜索问题巧妙地转换为一维频繁项目的搜索，降低了算法复杂度，提高了效率。     

在通用字符集UCS中藏文编码模式的应用分析

藏文在通用字符集UCS中如何进行编码,是藏文软件开发者在现代计算机系统中处理藏文数据所必须具备的知识之一。在设计藏文网页内容、UCS藏文数据的整理、设计藏文应用软件、藏文文本的处理操作、在设计藏文OpenType字库或者在UCS藏文编码模式应用时,首先都要去理解UCS藏文编码模式。文章介绍了UCS的编码体系结构以及UCS中藏文编码模式的组织结构和设计方法,以便于使用OpenType来支持复杂藏文文本的显示和处理,从而进一步提高藏文文本的编辑效率。     

模式识别中不同记忆编码的模式和模板的匹配

通过一项全部报告实验和两项抽样汉字识别实验,探讨了模式识别中不同记忆编码的模式和模板如何匹配的问题.实验结果显示:全部报告实验中,待识别汉字模式平均转换到短时记忆的量为3.64个,比进入到感觉记忆中的信息量(8个)少得多,这表明感觉记忆信息向短时记忆的转换受到了约束;抽样汉字识别实验1中,匹配汉字模式识别量与其转换量之间无显著差异(p＞0.5),说明转换到短时记忆的信息被等消耗识别;抽样汉字识别实验2中,匹配汉字模式识别量约为其转换量的2倍,差异显著(p＜0.001),基于受约束转换和等消耗识别现象,由模式识别信息来源的判据的判据可知,模式识别直接利用了感觉记忆编码的模式信息.抽样汉字识别实验2中,与模式进行匹配的模板只具有短时记忆编码,因此,有理由认为:模式和模板能以不同的记忆编码直接匹配.