自适应双阈值心电信号检测算法研究

目的:设计并实现一个执行效率高、特征提取有效、疾病诊断准确的QRS波群检出算法,该算法可以防止R波的漏检、多检,同时在移动心电监护系统上实现心率失常性的自诊断分析.方法:在现有的自适应差分阈值法和双重阈值法上进行改进,结合两者之间的优点,对R波进行检测,计算出相应的RR间期和QRS波群宽度,并与一般临床心律失常特征进行比对,得出心电自诊断结果.结果:用美国麻省理工学院的MIT-BIH数据库进行验证,R波与QRS波群的检出率高达99.5%并能对相关心律失常疾病作出判断.结论:该算法具有实现性强、准确率高、方便快捷等特点,可以结合移动心电监测系统实现快速准确识别R波特征值,并作出相应的心率失常自诊断的功能.     

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μC/OS-Ⅱ的嵌入式以太网接口的设计与实现

介绍了一种基于ARM7结构微处理器和μC/OS-Ⅱ操作系统的嵌入式系统网络通讯的实现方法.介绍了如何在ARM7结构微处理器LPC2214上移植实时操作系统μC/OS-Ⅱ,重点讨论了网络接口的硬件设计及其驱动程序的建立过程,在此基础上引入小型TCP/IP协议栈1wIP,实现了嵌入式设备的网络通讯功能.     

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.     

基于ARM微处理器的多通道数据采集系统

介绍了一种基于ARM微处理器的数据采集系统,利用基于ARM9的32位高端嵌入式微处理器S3C2410和嵌入式操作系统Linux来改进目前的测控设备,使其具有更强大的运算能力、更方便的网络功能、更先进的远程监控功能.重点介绍了系统的硬件设计、嵌入式操作系统Linux内核的移植过程.     

基于差分算法的ECG波形实时检测方法

采用一种简单、快速、准确的差分算法实现波形特征提取.相对于FFT或小波变换等方法,该方法所需要的计算量较小,适合在线实时心电监护.QRS波群的提取:使用差分法准确提取出R点的位置,在R点前后搜索区域内通过求最值再比较的方法确定Q点、S点位置.P波和T波的位置直接从Q点、S点设定搜索区域,寻找搜索区域中的最大值.实验结果显示,该方法对QRS波群的提取准确率达到99.3%,P波、T波的准确率达到92%.     

基于ARM的油井用无线图像传输系统

设计了一种以32位ARM微处理器为核心,以μC/OS-Ⅱ为软件平台的油井用无线图像传输系统,并介绍了ARM微处理器控制GPRS模块进行无线网络信息传输的方法.     

基于S3C2410处理器的火灾报警控制器设计

针对目前采用的基于8位微处理器火灾报警控制器的不足，提出采用ARM920核的S3C2410微处理器作为核心处理器的方案。详细介绍了CAN总线协议和S3C2410微处理器的火灾报警控制器设计过程。     

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.     

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ARM的实时操作系统μC／OS－Ⅱ的内核移植

本文研究了实时操作系统μC／OS－Ⅱ在ARM微处理器上的内核移植。首先介绍了实时操作系统μC／OS－Ⅱ和ARM7微处理器,在此基础上,分析了内核移植的条件和主要内容,最后对代码移植的正确性进行测试。     

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.     

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。     

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.     

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法

提出一种对心电图QRS波群进行检测的方法,该方法采用Marr小波对心电信号按照Mallat算法进行分解滤波,利用小波变换与信号奇异点之间的关系,在尺度3下采用幅度阈值法对QRS波群进行检测,同时运用综合检测方法进行复检,从而提高R波检测的正确率。以国际上广泛承认的心电数据库MIT-BIH中的记录对算法进行检验,正确检出率在99.8%以上。此检测方法具有简单、运行速度快的特点,易于在临床诊断实时性检测系统中实现。     

模拟滤波对心电QRS波上的高频成分影响

本文以对比的方式,阐述加滤波器与不加滤波器对QRS波群上的高频成分影响,不仅表现在高频成分数量上有变化,位置上也产生移位,甚至在有些导联上高频QRS波群也与常规QRS波群在形态上有差异。     

宽QRS波群心动过速在心电图上的诊断及鉴别诊断

宽QRS波群心动过速(WRT)是指QRS时限>0.12°,心室率≥100次/分的心动过速。在临床上较为多见,它可能为室性心动过速(VT)和室上性心动过速(SVT),伴室内差异传导束支阻滞及预激综合征。两者在心电图上表现相似,但临床意义不同,尽管已有许多心电图鉴别标准,但在临床应用中时有失误。因此,鉴别诊断可以说是对临床医师能力的一种检验。 一、宽 QRS波群心动过速心电图特点 1.室性心动过速 (1)QRS波群宽大畸形,频率多在150～250次/分。(2)存在房室分离或有室性融合波、窦性夺获,此点特异性高,但敏感性低。(3)胸导联QRS波群均不呈RS型。(4)当QRS波群类似右束支传导阻滞时,V_1呈单相R波或呈M型,其R波前峰高于后峰,呈左突耳征(又称兔耳型),双相波如 QR、Rs、RS型,Vб呈QS、QR或 RS型,其 R/S<1。(5)当 QRS波群类似左束支传导阻滞时,V_t     

基于ARM的嵌入式系统教学平台的设计与实现

基于ARM的嵌入式系统教学平台的设计与实现以低功耗、低成本、高性价比的32位RISC ARM7TDMI系列嵌入式微处理器S3C44B0为核心,设计嵌入式系统教学实践硬件平台,包括硬件电路原理图设计和PCB板图设计,使用免费开源的Linux作为操作系统完成uclinux在教学实践硬件平台上面的移植,并为嵌入式系统教学实践平台配套设计一个综合应用实验.     

基于斜率突变的 QRS 波检测

在心电信号的分析中,QRS波群快速准确地检测是计算其他相关参数的前提.在正确识别R波的前提下,对心电信号进行频域变换后,以R渡点为基点,通过逐次计算R波左侧或右侧相邻两点的斜率并比较斜率是否发生突变,当相邻两点斜率突然发生变化时,可判断为Q波或S波.采用实时采集数据对以上算法进行验证,实验表明,该算法原理简单,计算量小,能够快速准确地检测心电信号数据中Q,S波的特征值.