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20 s和心跳小于100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50 Hz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.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

基于平稳小波变换的心电信号P、T波检测算法

QRS波群与P、T波均是心电信号的重要组成部分,其准确检测与分析对心血管疾病的诊断起着至关重要的作用.由于P、T波幅度小且频率低、形态多样,对其准确定位与识别一直是心电信号处理中的难题.针对此问题,提出一种基于平稳小波变换的P、T波检测算法,经降频后在22尺度的细节系数上检测得到P、T波的特征参数.运用MATLAB的仿真环境,对MIT-BIH数据库中的ECG信号进行算法的波形检测实验验证.实验结果表明,该算法对心电信号中P、T波的检测取得了满意的效果.     

基于DCG心电信号的R波检测算法

提出了一种基于动态心电图(DCG)心电信号的R波检测的新算法.该算法以平均双向斜率和相对高度为主要特征,能够快捷准确地检测R波.通过对MIT-BIH Long-Term ECG数据库以及哈尔滨医科大学医院提供的Holter记录进行R波检测,验证了该算法的可行性.针对检测结果分别与最大值双重搜索技术和差分运算方法(DOM)的检测结果进行了比较,发现所提算法的识别正确率(98.3%)高于以上两种算法(95.2%和90.7%).     

基于心电信号提取呼吸信号的算法

为了通过心电监护完成对多种生理信号的检测, 降低监护设备的复杂性, 根据呼吸运动对心电信号的影响, 提出一种由心电信号提取呼吸信息(EDR: ECG-Derived Respiratory Signal) 的算法。首先, 根据Pan&Tompkins 算法从心电信号中提取R 波; 然后使用自然三次样条插值算法对心电信号的基线进行估计, 去除基线漂移, 得到干净的心电信号; 最后获取干净的心电信号R 波, 利用自然样条插值算法得到R 波幅值调制信号, 提取出呼吸信息。通过Matlab 软件对该算法进行验证, 并进行相关的分析比较。仿真结果表明, 该算法能从心电信号里提取呼吸信息。通过与数据库中同时记录的呼吸数据进行比对, 证实了算法的有效性。     

心电信号QRS波群的小波精确识别法

利用M arr小波特有的时频特性,采用离散小波变换的直接算法,对心电信号QRS波群进行识别,经M IT/B IH心电数据库的检测验证,即使有严重的噪声信号干扰,也能精确定位R波,其正确率为99.7%,能准确地识别QRS时限,实时地识别R波和QRS时限。可用于心电信号实时处理。     

单片机心律失常监护仪

在心电信号ECG中R波幅值最大,变化率最快。因此,对心电信号的处理首先在于准确地检出R波,为此对原始的心电波形进行一次差分,以进一步突出R波。在监护之前,先经过8s自学习,以确定为检出R波所需的差分阙值,把心电波形与阈值比较,就可确定R波位置,进而确定和计算复合彼QRS的位置和宽度、瞬时心率等心电特征量,为一些常见的心率失常的判别奠定基础。根据对心脏停搏、心动过速、心动过缓、漏搏、室性早搏等的判别式,当出现心律失常时,进行显示和报警。     

心电信号小波分析

心电信号是一种非平稳并具有很多奇异点的微弱信号。小波变换中的模极大值消噪法具有非线性及自适应性,小波的这种特性对于类似于心电信号这种非平稳微弱信号是十分适用的。针对传统的消噪方法在处理心电信号时的局限性,研究了小波变换的时-频局部化特性及基于多分辨率分析的信号小波分解和重构算法———Mallat算法。采用小波分析的模极大值法实现对QRS波R峰值点的检测,以及对心电信号的消噪处理。通过试验研究可知,运用小波进行QRS波检测,QRS波的识别率高达99.9%,经过消噪重构后的心电信号信噪比较原始信号有较大提高。     

面向FECG信号监测的自适应滤波器LMS算法改进研究

分析了LMS算法的改进,设计了自适应滤波器消除母亲心电对胎儿心电干扰的实现方法,并且在QRS波变化较快时采用LSL方法以解决LMS算法收敛速度较慢在QRS波不适合的问题,使自适应滤波器在消除母亲心电对胎儿心电干扰得到最佳效果。     

基于经验模态分解的间接心电去噪

提出了一种基于心电图（ECG）动态模型和经验模式分解（EMD）的新颖心电间接去噪方法．通过设计一个心电信号模型对噪声ECG进行预滤波处理,为了保持重要的形态特征,尤其是QRS群波,从噪声ECG信号中减去这个模型,用EMD分解残存下来的信号,并且抛弃分解结果中的噪声成分达到去噪．最后,通过把模型和无噪的残余信号叠加起来获得无噪ECG波形．     

低成本高精度单导联心电信号采集电路设计

为解决心电信号采集过程易受噪声干扰、 电路复杂等问题, 设计了低成本高精度心电采集电路, 采用芯片 AD8232 采集并放大心电信号, 引入 100 Hz 低通滤波器、 0. 05 Hz 高通滤波器及 50 Hz 陷波电路。 实验表明,高频干扰衰减 60 dB(10 倍频), 50 Hz 噪声衰减了 41. 08 dB。 该电路有效地滤除了单导联心电信号中掺杂的共模干扰、 肌电干扰、 基线漂移和工频干扰等, 提高了单导联心电采集精度, 可应用于家用医疗监护、 便携式可穿戴式心电监测设备。     

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     

基于自适应小波变换的QRS波检测算法

提出了一种新的心电ＱＲＳ波检测算法,该算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．用ＭＩＴ心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在ＱＲＳ检出率和计算速度上都有一定的改善．     

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.     

一种改进的变步长最小均方算法滤除心电信号运动伪迹的研究

设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。     

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。     

QRS波相位检测算法

在ECG信号中,QRS波群含有大量的信息,它对ECG信号的分析具有指导意义,因而QRS波群的检测得到了广泛地研究。文章通过对小波处理过程的研究,发现采用快速卷积的小波变换,通过判断小波相位符号的变化,可以准确地定位R波;这种手段本质上依然是过零点的检测,但是由于不依赖于幅度域值,所以更加有效。     

心电信号的降噪处理及其评价研究

为抑制心电信号中存在的噪声干扰,以利于准确提取反映心电信号的特征信息,文章提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.通过对MIT/BIH心电数据库中的心电信号进行仿真,研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,对实现心电信号特征信息的提取具有一定的实用价值.     

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.      

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。