小波变换在心电图QRS波检测中的应用

作者利用信号的小波变换在多尺度边沿上的综合特性，提出了一种新的ＱＲＳ波检测法。有要用Ｍａｌｌａｔ快速算法获得原始ＥＣＧ信号在不同尺度上小波分解信号，将含有大部分高频ＱＲＳ波在多尺度上的分解信号送和一个线性自适应匹配滤波器，匹配滤波器的输出用于检测Ｒ波的位置。对ＭＩＴ数据库中的数据进行了检测，Ｒ波的检测率可达９９．８％。     

A Method for Detecting QRS Waves

作者提出了一种心电图ＱＲＳ波检测方法。该方法采用硬件和软件结合检测ＱＲＳ波，集中了硬件检测的快速性和软件检测的灵活性的优点，经过在多参数病人监护系统中应用，表明该方法准确可靠、快速实用。     

一种心电图QRS波检测方法

作者提出了一种心电图ＱＲＳ波检测方法，该方法采用硬件和软件结合检测ＱＲＳ波，集中了硬件检测的快速性和软件检测的灵活性的优点，经过在多参数病人监护系统中应用，表明该方法准确可靠，快速实用。     

ECG信号的小波变换检测方法

本文反小波变换应用于ＥＣＧ信号的ＱＲＳ波检测。利用二进样条小波对信号按Ｍａｌｌａｔ算法进行变换：从二进小波变换的等效滤波器的角度，分析了信号奇异点（Ｒ峰点）与其小波变换模极大值对的零交叉点的关系。在检测中运用了一系列策略以增强算法的抗干扰能力、提高ＱＲＳ波的正确检测率。经ＭＩＴ／ＢＩＨ标准心电数据库检测验证，ＱＲＳ波正确检测率高达９９．８％。     

一种高效的QRS波实时检测方法

本文介绍一种高效的ＱＲＳ波实时检测方法。该检测方法由检测电路和判断子程序组成。结合Ｒ波斜率、ＱＲＳ波幅度、持续期，频带等特征进行ＱＲＳ波的综合检测。判断子程序可在单片机系统内实时实现。对检测方法噪声敏感性和检测准确性的测试和临床应用表明该方法具有抗干扰性强，准确率高等特点。     

兔心电QRS波的三维频谱分析

应用小波转换的三维频谱分析技术,对４０只兔心电ＱＲＳ波进行分析,观察其三维心电频谱的特征。结果显示：正常兔心电ＱＲＳ波的三维频谱形态呈双侧对称的山坡状,频谱宽度约为２４０Ｈｚ,高频成分主要分布在ＱＲＳ波的中部,能幅随频率增加呈下降趋势,其中１００—１０００Ｈｚ与６０—１００Ｈｚ的能量比约为１０,１５０—２５０Ｈｚ与６０—１００Ｈｚ的能量比约为０３５,并证明性别和体重对心电ＱＲＳ波三维频谱各参数不产生严重影响。     

老年及青年Wistar大鼠心电图QRS波时域及频域分析的比较研究

本文报道了老年及青年Ｗｉｓｔａｒ大鼠Ⅱ导联心电图ＱＲＳ波的时程、波幅及频谱特性，并分析了老龄对其时域值及频谱的影响，结果如下：（１）ｍ青年及老年鼠ＱＲＳ波时程及波幅；老年鼠与青年鼠相比，ＱＲＳ波时程延长（Ｐ〈０．０１）崦波幅减少（Ｐ〈０．０５）；（２）青年及老年鼠ＱＲＳ波频谱特征；青年鼠ＱＲＳ波频产呈双峰型，可分为两型：大部分鼠（１３／２１只）第一峰大，少部分鼠（８／２１只）第二峰大，老年鼠频谱图     

正交小波变换的快速算法在心电QRS波检测中的应用

目的：研究基于小波变换的心电QRS波检测的准确率、抗干扰性和实时性，论证其在实际工程应用中的可行性。方法：作者在比较了不同小波基的检测准确率之后，采用一种基于三次B样条小波变换的心电QRS波检测算法，利用离散正交二进小波的快速算法-Mallat算法进行分解滤波，再利用小波变换与信号奇异点的关系，在2^3尺度下识别R波峰值，在2^1尺度上检测QRS波的起点和终点，QRS波的起点和终点对应于小波变换的一对符号相反的模极大值，R波的峰点对应于介于这对模极大值之间的小波变换过零点，并用美国MIT／BIH心电标准数据库分析该算法的准确率、抗干扰性和实时性。结果：该方法具有比较理想的检测准确率，在99％以上；对肌电、工频、基漂等常见的心电信号干扰有较好的容限度，即使心电序列伴有严重的基漂和高频、工频、肌电等干扰，也不影响QRS波的检测；此外，三次B样条小波基的滤波器个数少，提高了运算速度，采样11．4s的数据进行分析，耗时为0．2s～0.3S，实时效果较明显。结论：可以满足实际工程应用的需要。     

心室去极化复合波的时频分布特征研究

在人的ＱＲＳ复合波的时域频域分布特征及发生机理问题上曾有过许多争论。本文对此作了研究,指：正常人ＱＲＳ复合波都是三角脉冲样不全正确,其功率谱具有倒幂律不全对。不存在Ｈｉｓ－Ｐｕｒｋｉｎｊｅ系统与ＱＲＳ复合波的倒幂谱的关系问题。     

心电记录仪频响范围不同时人和小鼠QRS波群峰峰值及波宽的比较研究

本文分析了当心电记录仪频响范围分别在０～５０Ｈｚ,０～１００Ｈｚ,０～２００Ｈｚ,０～５００Ｈｚ,０～１０００Ｈｚ５个频响范围时正常人和小鼠ＱＲＳ波群的峰峰值（Ｖｐ－ｐ）及波宽的变化。结果：正常人（ｎ＝２０）和正常小鼠（ｎ＝２０）,Ⅱ导联、ａＶＦ导联及Ｖ３导联的ＱＲＳ波群的Ｖｐ－ｐ,在０～１０００Ｈｚ频响范围内,均随着记录仪频响范围的增宽而增大。但正常人增幅极小,Ⅱ导联０～１０００Ｈｚ频响范围的ＱＲＳ波群的Ｖｐ－ｐ比０～１００Ｈｚ的仅增加了００３５ｍｖ,增幅仅为５９％;而小鼠的ＱＲＳ的Ｖｐ－ｐ增幅比人的大得多,Ⅱ导联０～１０００Ｈｚ频响范围的ＱＲＳ波群的Ｖｐ－ｐ比０～１００Ｈｚ的增加了０２５２ｍｖ,增幅为５２６％,是人的８９倍。小鼠及人的心电信号是在同一条件下记录的,通过对二者的比较,可认为小鼠的心电活动中,确实存在着高频信号,即小鼠高频心电图中的高频信号并非来自外界环境。人与小鼠Ⅱ、ａＶＦ、Ｖ３三个导联各频响范围的ＱＲＳ波宽均无明显差异。     

心电信号QRS波的识别算法及程序设计

实现心电图QRS波检测的算法有很多,本文介绍了一种算法,即利用波变换的多尺特性,可以将QRS波从高P波,高T波,噪声,基线漂移和伪迹中分离出灵,并采用Microsoft VisualC 5.0编程实现算法,使用该方法对MIT／BIH心电数据库中带有严重基线漂移和噪声的心电信号进行处理,对QRS的识别率高达99．8％,文中给出给程序设计要点和程序流程图。     

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法研究

本文就心电图信号的QRS波群检测提出了一种基于小波变换的信号特征提取方法,此方法对心电信号中QRS波群的时变特性及几种常见的心电干扰具有较强的鲁棒性.文中我们采用两种不同性质的小波为母小波对含有噪声污染的心电信号进行多尺度的小波分解,在没有预先消噪处理的情况下,较为准确、快速地检测出QRS波群的信息,并且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.     

基于复值小波分解的QRS波群检测算法

心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础。在心电信号的分析中,QRS波群快速准确的检测非常重要,它是相关参数计算和诊断的前提。本文对心电信号进行复值小波分解后,利用分解结果的模值来检测QRS波。由于心电信号的形态和幅值因人而异,所以用自学习算法来调整阈值以适应信号的变化。用MIT-BIH心电数据库中的数据对以上方法进行验证,QRS波群的检测率高达99.81%以上。最后,在检测出QRS波群特征点的基础上,利用相类似的方法检测出P、T波。     

基于频数直方图检测QRS波的新方法

简要评述了从心电图检测QRS波的现行方法(特别是利用小波变换的方法)，指出了其中的不足，还提出了一种简便有效的、基于频数直方图的检测QRS波新方法，介绍了频数直方图的原理，以及用于检测QRS波所依据的匹配原则，并利用MIT／BIH心电数据库的数据及北京工业大学校医院提供的数据对此新方法进行了验证。     

心律不齐患者心电图变异的小波分析

为探究心电图(ECG)中QRS波群能量占比,提出了对ECG进行小波变换,计算多尺度下QRS波群能量占比的新方法。以年轻(21～34岁)与年老(68～81岁)两组健康人及一组心律不齐患者(68～81岁)30个个体的ECG为实验数据,用Mexican-Hat为母小波在多个小波变换尺度下对ECG中的QRS波群进行能量占比的计算。结果表明,QRS波群的能量占比随年龄的增加无变化(P>0.44),但在相同年龄组,QRS波群能量占比在17Hz附近心律不齐患者组明显小于健康组(P<0.01),从而确定利用小波分析法计算出的QRS波能量占比可以作为检测窦性心律不齐患者的一项特征指标。     

ECG signal processing using multiresolution analysis

In this paper, multiresolution analysis using wavelets is discussed and evaluated in ECG signal processing. The approach we developed for processing the ECG signals uses two steps. In the first step, we implement an algorithm based on multiresolution analysis using discrete wavelet transform for denoising the ECG signals. The results we obtained on MIT-BIH ECG signals show good performance in denoising ECG signals. In the second step, multiresolution analysis is applied for QRS complex detection. It is shown that with such analysis, the QRS complex can be distinguished from high P or T waves, baseline drift and artefacts. The results we obtained on ECG signals from the MIT-BIH database show a detection rate of QRS complexes above 99.8% (sensitivity = 99.88% and predictivity = 99.89%), and a total detection failure of 0.24%.     

基于Mexican-hat小波的QRS检测新方法

基于心电信号的特征点对应于Mexican—hat小波变换的极值，我们使用Mexican—hat小波检测心电信号的特征点，为心电信号分析提供了新的检测手段。该方法简单，对心电信号特征点定位准确，快速。经MIT—BIH心电数据库检验，QRS波的检测率达到99．9％。     

A real time QRS detection using delay-coordinate mapping for the microcontroller implementation

In this article, we propose a new algorithm using the characteristics of reconstructed phase portraits by delay-coordinate mapping utilizing lag rotundity for a real-time detection of QRS complexes in ECG signals. In reconstructing phase portrait the mapping parameters, time delay, and mapping dimension play important roles in shaping of portraits drawn in a new dimensional space. Experimentally, the optimal mapping time delay for detection of QRS complexes turned out to be 20 ms. To explore the meaning of this time delay and the proper mapping dimension, we applied a fill factor, mutual information, and autocorrelation function algorithm that were generally used to analyze the chaotic characteristics of sampled signals. From these results, we could find the fact that the performance of our proposed algorithms relied mainly on the geometrical property such as an area of the reconstructed phase portrait. For the real application, we applied our algorithm for designing a small cardiac event recorder. This system was to record patients ECG and R–R intervals for 1 h to investigate HRV characteristics of the patients who had vasovagal syncope symptom and for the evaluation, we implemented our algorithm in C language and applied to MIT/BIH arrhythmia database of 48 subjects. Our proposed algorithm achieved a 99.58% detection rate of QRS complexes. © 2002 Biomedical Engineering Society. PAC2002: 8719Nn, 8719Hh, 8780-y     

基于提升小波变换和多种策略的QRS波检测算法

目的：为了提高计算机处理心电信号的速率和精度,提出了一种基于提升小波变换,结合多种策略的QRS波检测算法。方法：首先采用基于阀值的提升小波去噪方法去除心电信号中的高频白噪声和低频基线漂移;再对处理后的心电信号进行提升小波分解,得出各层逼近信号和细节信号,在第3尺度上采用模极大值阀值法对R波进行检测．找出备选的R波,同时采用几何的方法定位Q波和S波及QRS波起点和终点;最后采用补偿法、波宽法及QRS波时长法对QRS波群进行纠正。结果：本文算法在时域心电图上实现了QRS波的准确定位．提取了心电图的QRS波段。通过MIT—BIH数据库验证,本算法具有很好的表现。结论：实验结果表明,相比传统的算法,本文采用的提升小波和多种策略的检测算法．能有效的检测QRS波,为心电信号的自动识别奠定了基础。