心电微伏T波交替检测的一种方法

为心电微伏T波交替的临床研究寻找一种合适的检测方案,文章对T波交替检测的影响因素——运动方案、信号预处理、QRS复波位置、T波选取及心电信号的相关问题进行了分析,对T波交替检测的算法进行了仿真研究。在此基础上,确定了一种T波交替检测的方案,采用活动平板试验,按照新设计的运动方案,采集运动心电信号,通过功率谱分析,检测其运动过程中T波交替出现的频度和幅度。给出了采用该方案对受试者进行T波交替检测的实例。分析研究及实测结果表明该方案可用于检测微伏T波交替。     

低采样率心电非稳态T波交替分析方法

心电T波交替现象与室性心动过速和室颤易发性有关,已成为预测心脏性猝死的一个无创的临床指标。目前T波交替变异性分析中常用平均功率谱分析方法,为弥补其不具备时间分辨率的不足,将Wigner-Ville时频分布(WVD)应用于T波交替变异性分析中,可反映T波交替随时间的动态变化。并提出基于相位谱修正的波形对准算法,降低了低采样率下心电信号误对准噪声对T波交替检测的影响。经仿真实验及MIT-BIH数据验证,该方法可使T波交替分析的应用范围从原先1kHz以上的高采样率心电数据扩展至200Hz及以上的低采样率心电数据。     

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.     

基于粒子群和非参数检验的T波交替联合检测方法

为了提高TWA检测方法的准确性和鲁棒性,提出了基于粒子群与秩和检验的T波交替联合检测方法.通过基于高斯核的心电图模型,利用粒子群算法来最优提取和对齐T波,提高了T波提取的鲁棒性和可靠性,降低了由于畸变T波引起的TWA误检和漏检.同时,基于非参数方法来定量和定性计算TWA参数,由于无需估计TWA的概率模型,提高了对现实复杂TWA现象检测的鲁棒性.仿真实验表明,测量的幅度与参考的真实值的相关系数达到096.标准的TWA数据和实际的心电图数据测试表明,所提出的TWA检测方法具有较高的鲁棒性.     

一种新的基于模型的T波定量分析方法

T波的定量分析是T波交替定量分析的基础.针对T波定量分析中面临的T波非对称性、逐搏间动态变化以及动态监护环境下的脉冲噪声干扰问题,从随机系统动态建模与估计理论出发,提出一种新的适用于T波定量分析的心电信号动态模型,建立逐搏T波波形检测与分析的非线性Bayes估计框架,实现强噪声背景下单通道T波的逐搏定量分析,为动态监护环境下基于简单导联的逐搏T波交替信号定量分析奠定理论与技术基础.最后通过实测数据验证了文中算法的有效性.     

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％。     

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。     

低钙血症：T波电交替和心衰的一个可逆病因

由于钙离子在心肌细胞兴奋一收缩偶联中发挥着核心作用，低钙血症可诱发心肌病。临床上，由于低钙血症导致的T波电交替和急性心衰罕见，极易被忽视或误诊。研究显示，低钙血症引起的T波电交替和急性心衰往往是可逆的，因而及时纠正严重低钙血症十分重要。本文报告一例慢性甲状旁腺功能减退症患者，由于严重的低钙血症引起T波电交替和急性心衰发作，在迅速纠正低钙血症后，患者病情得以缓解，T波电交替完全消失，心功能部分恢复。通过复习该病例，有助于临床医生重视可引起T波电交替和心衰的可逆性因素一低钙血症。     

心电图中T波的分析

心电图中T波变化较多,它反映心室肌的复极过程,T波改变受生理性和病理性因素影响.通过对T波的形成、T渡异常的诊断标准、原发性与继发性T渡改变、异常T波及正常变异性T波的分析,达到对T渡的进一步了解,使心电图工作者在实际工作中结合临床正确判断患者的T波改变的临床意义.     

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。     

基于粒子滤波的多导心电信号的T波交替分析算法

对于多导心电信号中非稳态和非高斯的T波交替(Twavealternans,TWA)现象的分析,现有的方法都存在稳健性差的问题.提出了一种基于粒子滤波的多导联TWA分析方法,根据多导联TWA的分析框架,对经过预处理后得到的多导联ST-T段数据首先进行主成分分析,然后采用粒子滤波的方法对变换后每个通道进行TWA检测和对重构后的各导联进行TWA幅值估计,从而实现多导联T波交替的分析.仿真实验结果表明,当交替信号与噪声的比小于-15dB,多导联的粒子滤波方法的估计TWA幅值准确度高,并且没有出现TWA的漏检和误检情况.同时,对非稳态和非高斯的TWA具有很好的稳健性和抗噪性能.     

电光调相实现群速为零的静止光拍

发现了一种实现静止光拍的方法。利用理论分析与数值模拟对真空中的静止光拍进行了研究。结果发现:(1)利用电光调相可以实现群速为零的静止光拍,其波节和波腹位置固定不变;(2)静止光拍中光信号的相速仍然为c,在传播过程中光信号的振幅周期性变化,传播到波节处振幅为零,传播到波腹处振幅为2A;(3)静止光拍的拍频为零,场点的角频率为ω2。     

基于全相位谱线插值的电力谐波检测方法研究

传统基于FFT的谐波检测方法在非同步采样或非整周期截断情况下会产生严重的频谱泄漏,为抑制频谱泄漏对谐波检测精度的影响,提出基于全相位谱线插值的电力谐波检测新方法.该方法使用全相位谱实际频点附近的三根离散谱线获得频率和幅值校正量,并利用离散全相位谱峰值谱线相位即为对应的实际频率相位的特点,无需另加校正即可实现较高的相位精度.利用全相位谱旁谱线相对于主谱线按平方衰减的特性,并结合旁瓣衰减速度快的Nuttall四项五阶余弦窗,可有效抑制基于FFT谱线插值算法相邻谐波成分的相互干扰,提高谐波检测精度.通过与三谱线插值法和全相位时移相位差法的仿真对比实验,结果表明文中提出的算法具有更好的谐波检测精度.     

基于噪声检测的多语言知识图谱实体对齐技术研究

针对在实体对齐任务中,由于缺少噪音实体对的标记,导致对齐准确率不高的问题,提出采用健壮性实体对齐(Robust Entity Alignment,REA)方法,设计了噪声感知实体对齐模块和噪声检测模块.首先,噪声感知实体对齐模块是基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)的知识图编码器,将知识图谱中的实体对更新嵌入;然后,基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)设计了噪声生成器和噪声鉴别器,从而将实体对中的噪音实体对区分出来;最后,通过一种交互的强化训练策略,迭代使噪声感知和实体对齐相结合.实验结果表明,在DBP15K数据集上测试,新方法能有效提高在涉及噪音情况下的实体对齐精准度,与GCN-Align和IPTransE这些基准嵌入模型相比,Hits@1、Hits@5、M_RR 3个评价指标上均有较大的提升.     

单频信号瞬时频率估计

目的　研究点目标回波信号的瞬时距离信息提取问题; 方法　在详细讨论点目标回波差频信号频谱结构的基础上,利用单频信号瞬时频率ＩＦ（ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）定义、ＦＦＴ方法和计算机仿真,分析差频信号谱结构与信号携带的距离信息的关系; 结果与结论　差频信号的基波频率与目标距离相对应; 所提出的频域最大值跟踪法优于Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ 分布（ＷＶＤ）和前向差分法;     

基于经典余弦窗三谱线插值FFT的谐波参数估计

针对快速傅里叶变换（FFT）处理信号时出现的频谱泄漏和栅栏效应问题,利用真实频点附近幅值最大的谱线及其两侧的谱线,给出了基于经典余弦窗三谱线插值FFT的谐波分析方法,并结合最小二乘及多项式拟合方法,推导出谐波参数的修正公式.仿真实验结果表明,相较于传统FFT方法,基于经典余弦窗三谱线插值FFT法能够更好地抑制频谱泄漏和栅栏效应的影响,谐波参数检测精度也进一步提升.     

一种基于时频域归一化二次谱的信号特征检测方法

针对传统的基于傅里叶变换的信号特征检测方法在频率域内没有考虑时间分辨率，而基于小波变换的方法对缓变信号特征检测困难等问题，提出了一种基于时频域归一化二次谱的信号特征检测新方法．该方法首先在频率域内对原始信号的振幅谱进行傅里叶变换，再将其归一化，获得归一化二次谱，这种二次谱的自变量具有时间量纲，它既能反映信号的频率特征，也能反映信号的时间特征．然后，基于二次谱进行特征检测，同时可采用补零或加窗等方法对数字信号进行处理，以防止频谱泄露，从而克服了单纯频谱分析的不足．针对大型杆件与石油管线传导信号的特征检测结果表明，所提方法能对被测物的完整性做出准确、有效的诊断．     

基于高斯低通滤波的音乐节拍提取

提出一种基于高斯低通滤波的节拍提取算法,对音乐信号进行能量分析,确定信号的能量包络.在获得能量包络基础上,采用叠加分析的方法,实现在减少有待分析数据量的同时,消除信号的噪声.然后,应用高斯窗函数构造一个低通滤波器,对压缩后的信号数据进行低通滤波处理,滤除音乐信号中不能决定节拍信息的高频部分.最后,通过峰值检测的方法确定音乐信号的节拍.实验结果表明,本文所采用的方法提取结果准确,且实用性强.