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     

小波变换用于ECG信号的R波实时探测

按照ａ ｔｒｏｕｓ算法实现以Ｍｅｘｉｃａｎ ｈａｔ函数为基本小波的小波变换，实时完成ＥＣＧ信号的Ｒ波检测，对ＭＩＴ／ＢＩＨ标准心电数据中３个质量好、３个受噪声严重干扰的共６个信号进行探测，平均正确率可达９８．４２％以上。     

柯西奇异积分的区间小波方法

柯西奇异积分的区间小波方法王先彪（中山大学数学系，５１０２７５，广东广州）作者：男，１９６４年生，博士生，研究偏微分方程与小波分析．（责任编辑杨金华责任校对文晓梅）ＩＮＴＥＲＶＡＬＷＡＶＥＬＥＴＭＥＴＨＯＤＦＯＲＣＡＵＣＨＹＳＩＮＧＵＬＡＲＩＮＴＥＧ...     

心电信号的电话传输

心电信号是亚音频信号，用调制方法可将它变换为音频信号，再将这一音频信号转换为声音，就可以在电话网上传输，在接收端，对收到的音频信号解调，可以再现发送端的ＥＣＧ信号，用这种方法可实现ＥＣＧ信号 远程传输。     

基于小波变换的语音基音周期检测

本文根据语音信号在声门闭合时刻（ＧＣＩ）的锐变特性，利用小波变换的时频局部化性质，构造了一个基音检测系统．通过使用不同的压扩因子，根据语音信号小波变换的局部最大值的位置，确定出对应的语音信号的锐变时刻（即ＧＣＩ），而相邻两个ＧＣＩ的间隔即为基音周期．本方法具有准确性高、抗嗓声性能好、检测范围宽、动态性能好等传统方法所不具备的特点．     

矿用斜巷绞车语言声光信号装置

矿用斜巷绞车语言声光信号装置①温学锋（中国煤炭科学总院太原分院，太原０３０００１）ＭＩＮＥＬＡＮＧＵＡＧＥ—ＬＩＧＨＴ—ＳＯＵＮＤＳＩＧＮＡＬＬＩＮＧＤＥＶＩＣＥＦＯＲＳＫＩＰＷＩＮＣＨＷｅｎＸｕｅｆｅｎｇ（ＴａｉｙｕａｎＢｒａｎｃｈｏｆＣｅｎｔｒａ...     

基带DτAGC算法及其在DFE均衡器中的应用

根据恒幅－窄带原理ＤτＡＧＣ（Ｉ／Ｄ）抗干扰方法,导出一种用于处理离散基带信号的ＤτＡＧＣ递推算法,并将此算法用于数字信道的ＤＦＥ自适应均衡。计算机模拟实验表明,ＤτＡＧＣ算法能有效地抑制脉冲干扰、压缩动态范围,与固定时间常数ＡＧＣ算法相比,采用ＤτＡＧＣ算法的ＤＦＥ均衡器误码率明显降低。     

实时脑电信号眼电伪差去除方法的研究

基于信号的小波包分解方法 ,提出了一种实时性好、滤波效果佳的脑电信号眼电伪差去除的新方法 .该算法在采用小波包分析将脑电信号在频域做精细划分的基础上 ,用统计学的理论选取阈值 ,对信号的特定成分进行选择性滤波 ,并选用与眼电 (EOG)伪差相关度最大的FP1作为参考信号 ,来避免算法本身引入的新伪差 ,以达到快速有效去除眼电伪差的效果 .试验结果表明 ,相对于其他几种常用的算法 ,本算法不仅具有更好的去伪效果 ,而且运算速度也比独立分量分析 (ICA)算法快 2～ 3倍 ,具有良好的临床应用前景     

动作电位建立的一种新方法及其对ECG信号仿真影响的研究

动作电位对正向心电的仿真研究至关重要，提出了一种动作电位的建立方法和各种心肌单元动作电位的确定途径，并给出了由此仿真的ＥＣＧ信号，并结合临床ＥＣＧ对结果进行了分析．     

重影消除基准（GCR）信号的研究

本文通过实际计算，对重影消除基准信号（ＧＣＲ）的各个参数选取及信号具有的各种特性进行了详细的讨论，从而提出了适合于ＰＡＬ－Ｄ制式的ＧＣＲ信号     

一种滤除心电信号中噪声的形态滤波方法

心电信号在检测过程中，常常会引入噪声和发生基线漂移，这严重影响了对心电信号的进一步分析和处理，采用数学形态学中的形态滤波方法，通过采5有不同尺寸结构元素的开－闭的闭－开运算平均组合，来滤除心电信号中的噪声和校正基线漂移，仿真结果验证该方法的有效性。     

基于ZigBee的无导联线动态心电监测系统设计

为克服传统的有导联线动态心电监测装置导线连接复杂,影响心电信号采集的质量,使患者受限、产生束缚感等不足,设计了一种基于ZigBee的无导联线动态心电监测样
机。该系统主要由信号采集模块和无线传输模块组成,采集到的心电信号通过CC2530自带的A/D转换成数字信号并通过无线模块发送,经 ZigBee 无线传输后,由接收模块接收心电数据并通过串口上传至PC机实时显示。给出了硬件电路的设计方案及软件程序流程图,并在实验室环境下对该样机进行了测试,实现了心电信号的无导联线监测和心电波形的实时显示。该样机具有功耗低、成本低、重量轻和体积小等特点,心电波形失真度较小,可满足临床分析与诊断的要求。     

基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究

针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.     

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 2 0s和心跳小于 10 0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 5 0Hz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     

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。     

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.     

基于三域特征提取和GS-SVM的ECG信号智能分类技术研究

近年来,基于单域的特征提取方法已经得到广泛的研究,并被用于心律失常的检测分类.事实上,多域特征提取在其分类中往往表现得更好.本文利用MIT/BIH心律失常数据库中的48组ECG信号进行预处理,从时域、频域和小波域提取了信号的三域特征,这些特征从各个方面充分表征了ECG信号的性质.再利用基于网格搜索的SVM结合归一化特征可将ECG信号划分为常见的4类.该方法的总体精度达到98.01%,f_1分值为0.9800,对ECG信号的检测性能良好,相对目前绝大多数ECG信号分类器具有更强的泛化能力.     

基于胸导联ECG的心房颤动信号快速盲分离

基于胸前6导联信号,提出采用非迭代的AMUSE算法实现房颤信号的快速盲分离,其特点是计算量和存储空间小,为实时分离系统和硬件系统的实现带来更多的有利条件.对真实心电信号的分离实验表明所提出的算法是有效的;且在弱房颤波6导联情况下,它比FastICA有更好的分离效果.     

小波分析和ECG信号的检测

利用小波变换能处理多尺度多分辨的特点,将心电信号进行多尺度分解,把不同频带的信号显现在小波分解各个尺度上。特征尺度上准确定位QRS波及T波的起始点,从而获得人体心电信号(ECG)中的QT间值。人体心电信号具有非平稳性和干扰多的特点,利用小波分析对心电信号进行处理能够获得精确的QT间值,为临床诊断提供了更加准确的依据。     

基于组合形态滤波与自适应广义形态滤波的ECG去噪算法

针对ECG信号中存在的基线漂移和高频干扰,提出了一种传统线性组合形态滤波与自适应广义形态滤波相结合的新的去噪算法。该算法首先采用传统线性组合形态滤波器滤除基线漂移,然后将无基漂的信号送入采用不同结构元素级联而成的自适应广义形态滤波器滤除高频干扰,最后得到无噪声的ECG信号。结果验证了本文算法的有效性。