基于小波变换的心电信号检测新方法

首先利用正交小波包对心电信号进行去噪,然后采用Mallat算法获得信号在不同尺度上的小波分解细节信号,再对23尺度上的细节信号进行处理,使得与R波对应的模极值大幅度增加,提高了QRS波的检测率,经MIT-BIH心电数据库检验,QRS波检测率达到99.86％,     

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 (...     

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。     

非侵入式胎儿心电信号的R波检测方法

采用非侵入式方法从母体腹部采集的胎儿心电信号(FECG),由于信号微弱并受到母体心电信号和噪声的干扰,要准确识别出FECG的R波非常困难.本文通过对从母体腹部表面采集的信号进行二进小波变换,并用模极大值法确定信号奇异值点的位置,根据母体与胎儿心电在模极大值上的差异,识别出胎儿心电信号的R波.此方法在MIT Physio Net/Cin C 2013挑战竞赛公布的标准数据进行了实验,并参加了SET-B数据集的挑战,根据MIT竞赛平台公布的结果,此方法从母体腹部采集的单通道信号中识别胎儿心电信号R波的准确率达到93.8%.     

心电信号自动检测的小波变换方法

将小波变换方法应用于心电信号的自动分析,分别用一次微分小波和二次微分小波构造了两个具体的算法,对实际心电信号的分析表明,算法的QRS波的检出率达到99．6％以上,可以满足实际应用的要求。     

基于改进小波变换的QRS特征提取算法研究

提出了一种改进小波变换的方法对心电信号进行检测.首先设计不同的方法对心电干扰进行消噪预处理;然后对预处理后的心电信号采用改进小波变换和窗口函数的方法检测QRS波群;最后利用MIT-BIH标准数据库中的数据对此算法的准确度和有效性进行验证.结果表明改进小波变换方法对R波峰值定位的准确度可达到99.89%,为其他波群的检测定位奠定良好的基础,对诊断心肌梗死等心血管疾病具有重要意义.     

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。     

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％。     

基于时域特征的房颤识别方法

针对便携式心电采集设备采集的手部心电信号质量较差、阵发性房颤识别困难问题,提出一种房颤自动识别方法,利用信息熵和连续小波变换(CWT,continuous wavelet transform)筛选奇异波形,准确识别心电信号中的R波,并利用R波信息提取心电信号的时域特征,利用BP神经网络构建阵发性房颤识别模型.在PCinCC2017和AFDB数据集上的实验表明,本文方法的房颤识别的灵敏度和特异性分别高于96%和98%,对失常10秒左右的短时阵发房颤的识别灵敏度和特异性均高于94%,可以应用于家庭便携式房颤监测.     

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。     

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.     

小波变换在心电图R波检测中的应用

介绍了一种新颖的信号处理方法－小波变换．利用三阶样条小波分析了信号的奇异点与其小波变换的关系，并通过ＥＣＧ信号的小波变换，分析了小波变换的抗干扰能力．最后提出了一种以小波变换为基础的ＱＲＳ波检测方法     

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     

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。     

基于小波变换和移动窗口积分函数的心电信号的QRS波起、终点的检测

把小波变换技术和移动窗口积分技术应用于心电信号(ECG)的QRS波的起、终点检测．首先利用QRS波的频率特性对ECG进行小波分析，再利用QRS波的幅度特性对ECG运用平方函数和移动窗口积分函数的计算公式，得到积分图形，最后在该图形上求得QRS波的起点和终点．在检测中运用了增强算法的抗干扰能力的策略以提高QRS波起、终点的检测精度．该方法充分利用了QRS波的频率特性和幅度特性，比传统的只利用频率特性的检测方法精度要高．通过随机抽取的320个心电图病例的检测验证，也表明了其效果较好．     

基于小波变换的心电信号处理研究

在简述小波变换理论发展的基础上,介绍了心电信号的主要特点和研究内容,从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状:一是去噪,着重介绍了小波阈值消噪的研究成果,概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状;二是波形检测和特征提取,着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状,以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后,展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。     

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．     

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。