实时动态心电监控系统

本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。     

基于织物电极的心电监测系统

为解决传统动态心电监测存在的一些问题,例如粘性心电电极刺激皮肤、信噪比随使用时间延长而下降、动态心电图仪缺乏实时分析能力等,研制了一种可穿戴心电异常检测系统
。制作了有导电织物材料心电电极的穿戴衣,设计了心电信号采集装置,提出了基于分析R-R间期和QRS波群波形的异常心电波形检测算法,在PDA(Personal Digital Assistant)平台上实现了基于该算法的异常心电信号识别软件。通过实际测试,验证了本系统的有效性和可靠性。     

基于心电图分析的心律失常分类

心律失常分类是心电图自动分析的重要内容。论文基于心律失常的心电波形特点,运用逻辑判别树方法实现心律失常分类。首先,运用数学形态学和小波变换算法检测心电波形的QRS波,计算RR间期、QRS波时限等参数;然后结合医生识读心电图判别依据,将所有心拍分成主导性心拍、室上性异常心拍、室性异常心拍、其他心拍4类。利用MIT-BIH心律失常数据库检验分类效果,统计结果表明总体准确率达到了94.2%。     

基于心电图分析的心律失常分类

心律失常分类是心电图自动分析的重要内容。论文基于心律失常的心电波形特点,运用逻辑判别树方法实现心律失常分类。首先,运用数学形态学和小波变换算法检测心电波形的QRS波,计算RR间期、QRS波时限等参数;然后结合医生识读心电图判别依据,将所有心拍分成主导性心拍、室上性异常心拍、室性异常心拍、其他心拍4类。利用MIT-BIH心律失常数据库检验分类效果,统计结果表明总体准确率达到了94.2%。     

基于TMS320F2812的心电采集系统硬件设计

以DSP芯片TMS 320F2812为核心,设计了一个便携式、速度快以及具有QRS波形检测能力的心电采集系统.利用片上AD模块进行信号采集,通过移植QRS波形检测算法进行数据处理,并用内嵌的ECAN模块进行CAN总线通信,达到了减小系统体积、实时波形分析的目的.     

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。     

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％。     

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。     

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。     

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matlab的ECG信号QRST波检测算法研究

以PhysioNet Library的QT database标准心电图信号为研究对象,以matlab软件作为研究平台,首先对心电图信号进行了2次滤波,然后对QRS波群进行检测,再次对T波及T波结束点进行了定义,最后对测试结果进行了分析,较准确地得到了QRST波的相关信息,效果良好。     

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。     

一种检测与分析心电波形的算法

介绍了心电图波形自动识别的软件设计,着重讨论了用特征识别法对心电图波形进行检测,并提出了自学习算法,最后给出了１０种常见的心律失常的判别准则．所有软件均用８０９８汇编语言编制完成．实验表明,本软件对提高ＱＲＳ波检测率及一些基本心律失常的诊断具有良好的效果,适用于心电自动监护系统．     

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。