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．     

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％。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

一种基于小波变换的自适应播放算法

针对网络传输中延时的非平稳特性,提出了一种基于小波变换的自适应播放算法. 通过小波变换将非平稳的延时序列变为多个平稳的分量,再对各平稳分量采用不同自适应速率的自回归(AR) 模型进行预测,将各个预测分量利用小波重构得到最终的端到端延时. 仿真结果表明,该算法的预测精度比传统的AR算法提高了5～14dB,比新提出的差分自回归 (DIAR) 算法提高了1.5～5.0dB.     

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。     

基于自组织联想小波神经网络的QRS波聚类方法

介绍一个由小波变换和神经网络结合的自组织联想神经网络模型,它可用在心电信号的自动分析中对ＱＲＳ波进行聚类．还对算法实现中的一些具体问题及详细的编程步骤进行了讨论．用ＭＩＴ心电数据库对此算法的性能进行评估的结果表明,此神经网络对ＱＲＳ波具有较高的分类精度,尤其适合于室性早搏等异位心搏的检测．     

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。     

基于整-整小波变换的心电数据压缩算法

根据整－整小波变换理论提出了一种心电数据压缩算法,整－整映射的整数运算保证了算法的快速性。由于屏蔽函数的引入和对阈值函数进行了特殊考虑,使该算法可同时取得高的数据压缩率和信息保真度。它不仅可完整保留ＱＲＳ,Ｐ,Ｔ,ＳＴ段等临床信息,而且可有效保留心室晚电位信息。     

基于整整小波变换的心电数据压缩算法

根据整整小波变换理论提出了一种心电（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ） 数据压缩算法,整 整映射的整数运算保证了算法的快速性．由于屏蔽函数的引入和对阈值函数进行了特殊考虑,使该算法可同时取得高的数据压缩率和信息保真度．它不仅可完整保留ＱＲＳ、Ｐ、Ｔ、ＳＴ 段等临床信息,而且可有效保留心室晚电位信息．用ＭＩＴＢＩＨ 心律失常数据库对提出的压缩算法进行测试,结果表明平均压缩比为６－７ ,平均均方误差（ＰＲＤ） 为３ ．１ ％     

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。     

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．     

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.