基于Labview大鼠心电信号采集及实时RR间期检测

目的 大鼠心电信号采集目前依赖于生理信号采集系统,其采样频率低,且无法进行软件算法的内部改造,不利于实验使用.本文设计了高精度大鼠心电信号采集系统以实现RR间期实时检测.方法 采用AD620设计心电信号采集电路,信号经USB-6008进行A/D转换后送入PC机,通过Labview编程完成滤波、预处理及显示.然后,通过Labview与Matlab混合编程,采用模板匹配方法实现RR间期实时检测.最后,随机选取10只大鼠心电数据进行离线分析,以阈值法作为对照检验RR间期实时检测的准确性.结果 阈值法检出率96.62%,模板匹配法检出率99.16%.结论 通过硬件与软件结合的方法能够获得高精度的大鼠心电信号.通过Labview与Matlab混合编程,采用模板匹配法能够实现RR间期实时检测,且检测准确性较高,为进一步的实验研究提供了基础.     

心率变化对心电信号各波间期的影响分析

分析了运动心电信号心率变化对其各特征波形的持续时间的影响程度,其中受影响最大的是ＴＰ间期,其次是ＱＴ间期,Ｐ波和ＱＲＳ波群的宽度基本不变,并根据ＱＴ间期的变化特点给出了运动心电关键检测参数ＳＴ段值的自适应调整Ｊ点后取值位置,对于准确地识别运动心电信号的各特征波和判定运动试验的结果具有重要意义。     

长序列心电信号最佳复杂度的确定

研究了长序列心电信号的最佳复杂度。先将原始序列符号化 ,再采用 L empel- Ziv算法来计算复杂度 ,探讨影响复杂度的各种因素 ,然后对三组不同信号即正常心电、心绞痛和心肌梗塞信号进行分析。结果表明 ,采用最佳阈值比用平均值为阈值得到的复杂度更能明显地分辨出正常和异常信号 ,原始序列符号化的阈值以及信号长度直接影响序列复杂度 ,因此 ,在实际信号的复杂度测量上 ,应采用最佳阈值和最佳信号长度。     

基于小波变换的心电信号基线矫正方法

本文介绍一种基于小波变换的心电信号基线漂移去除方法。该方法利用小波变换多分辨分析的特性,将含噪声及基线漂移心电信号进行多尺度分解,结果表明,某尺度下的分解信号较好地反映了心电信号基线漂移,在重构过程中可直接将其去除。     

体表心电信号特征分析方法在心肌缺血研究中的应用进展

引言心肌缺血是目前临床上最常见的心脏疾病之一，随着人们生活水平不断提高以及平均寿命的增长，心肌缺血的发病率也越来越高，严重危害人们的生命健康，因此，对于心肌缺血的临床检测与诊断，特别是心肌缺血的早期检测与诊断越来越重要。体表心电信号是心肌细胞电活动直...     

限幅技术在临床心电信号记录中的应用

以心电信息的电生理机制和电压效应理论为基础,探讨如何利用限幅技术实现临床最佳记录效果。经临床试验证明,限幅技术的应用,使得心电生理检查中微弱信号（如希氏束电图中的H波）获得不失真放大,同时被过度放大的信号初始清晰,并有利于波形信号极性确认,而且每导之间互不干扰重叠,此外,在经食管心电生理的记录中,过大的脉冲也因实施了限幅技术而被限制在特定的电平内,不仅明显提高了记录质量,而且也保护了心电记录设备。     

心电信号数据压缩技术的发展

心电数据压缩是心电信号计算机处理技术的一个重要组成部分，ＥＣＧ压缩算法一般可分成：直接压缩法、变换压缩法和特征参量提取法。文献「１」是篇重要的ＥＣＧ压缩技术综述，归纳了ＥＣＧ压缩原理及在９０年代之前的发展状况；本则简要描述九十年代以来有关ＥＣＧ压缩算法工，主要侧重于周期压缩法，小波变换压缩法和神经网络方法。     

一种基于经验小波变换的心电信号室性早搏检测算法

针对心电信号中的室性早搏心拍检测问题,使用经验小波变换（EWT）实现心电信号的自适应分解。根据心电信号时频能量变化特征,提出了一种低复杂度的频域累积能量特征计算方法,并分析了室性早搏与正常心电信号的特征差异性。最后利用反向传播神经网络在MIT-BIH心电数据库上进行心拍样本训练与识别测试。结果表明基于EWT的特征提取避免了传统时域特征提取中的QRS波群检测过程,降低了其它干扰因素对诊断结果的影响,具有较高的分类精度与良好的鲁棒性,总体敏感度与总体阳性检测率分别达到96.55%和97.73%。     

基于LabVIEW的心电信号采集系统的设计

目的设计一套基于LabVIEW的心电信号采集系统.方法在插入式信号采集板DAQ的硬件支持下,利用LabVIEW编程软件,设计了一套双通道心电信号采集系统,本系统用传统的心电图机采集心电信号,经过调解后,输入计算机采集并显示,同时,为了能够对心电信号作进一步的研究,利用小波变换对心电信号进行了处理.结果成功采集到心电信号,并计算了心率的大小.     

Hilbert-Huang变换应用于心电信号消噪

目的：对心电信号消噪。材料与方法：本文讨论了Hilbert—Huang变换中经验模态分解和瞬时频率求解的两个过程及其原理，着重于把经验模态分解运用到心电信号，将其分解成有限数目的模态函数，对模态函数进行不同的阈值和处理。结果：Hilbert-Huang变换方法可有效地去除心电信号中的一般干扰。结论：与传统的小波变换消噪相比．Hilbert—Huang变换应用于心电消噪有一定的优越性。     

T波倒置心电图的仿真研究

生理学认为T波倒置这一常见临床症状的成因是心肌复极过程的异常.作者在心电正问题研究的基础上对T波倒置现象进行了仿真,仿真结果与临床观测结果很相似,支持了生理学中关于T波倒置现象的解释,同时证明本文所采用的仿真模型是合理有效的.     

用于远程无线心电监护仪的心电信号采集电路的设计

介绍了一种用于便携式远程无线心电监护仪的三导联ECG采集电路。该电路不仅具有心电信号的采集放大和滤波功能,同时还具有导联脱落自动检测功能。     

心电信号的小波变换滤波算法的改进

对心电信号的滤波算法进行了改进。在利用小波变换实现心电图信号滤波算法的基础上，增加了对2^3尺度下小波分解所得细节信号的模极大值对的检测功能，以修复因滤波受损的心电信号的QRS波。经MIT／BIH标准心电数据库验证，试验表明，该方法行之有效。     

一种基于心拍筛选的心电波形参数的测量方法

在计算心电的波形特征(如幅度、时限等)时,通常所有心拍都参与计算,但低信噪比的心拍实际上起了负面效应。本文提出了通过模板法筛选高信噪比的心拍来计算波形特征的一种方法。通过KL模板和均值模板的比较,发现无论是实时性还是准确性方面,均值模板都较KL模板更具优势。实验证明,本文方法提高了心电波形参数的统计精度。因此,该方法使得心电自动分析的结果更加准确可靠。     

一种处理ECG信号中噪声的新方法

讨论了用频域叠加平均的方法处理ECG信号中的噪声。这种方法可以克服以往在时域中无法解决的初始定位问题,这就给自动处理噪声带来了可行性。这种方法最后得到的是一个完整且低噪声的ECG周期,其中包含了有用的各种特征信号,对判断病情十分有利。     

基于最小二乘法原理的动态心电信号伪差识别

讨论了目前24 h动态心电信号中一些常见的伪差原因,提出了一种新的识别心电伪差的实用方法,即利用最小二乘法原理,对伪差进行自动识别,并对实际采集的心电数据中出现的伪差进行实验分析,结果表明:应用最小二乘法可以快速、有效的识别心电信号中由于肌肉震颤、电极接触不良、运动等引起的伪差,为正确诊断动态心电信号提供保障。     

基于快速定点独立分量分析算法的母胎心电信号分离

研究快速定点独立分量分析方法在母胎心电信号分离中的应用。采用此算法,在胎儿心电信号与母体心电信号可以视为相互独立的信号源的前提下,对来源于同一孕妇的观测信号进行独立分量分离。快速定点独立分量算法可以有效地分离出单个独立分量,得到的胎儿心电信号(FECG)较理想。采用独立分量分析方法,实现母胎心电信号分离,是一种值得尝试的信号处理方法。     

基于RLS-ANC自适应滤波的FECG信号提取方法

本文应用RLS-ANC(recursive least squares adaptive noise canceⅡation)自适应滤波方法提取胎儿心电(FECG)信号.该方法采用RLS-ANC自适应滤波消除母亲心电,提取胎儿心电信号.实验结果表明,本方法适应非平稳信号的能力强,收敛速度快,提取效果好于NLMS(normalized least mean squares)算法.     

一种呼吸信号的检测方法

探讨呼吸波形的检测方法,针对现有方法的不足,提出了从肌电提取呼吸信号的检测方法—肌电频谱法。该方法首先利用FastICA算法消除胸部肌电信号中的心电信号成分,再对处理后的信号进行短时傅立叶变换,提取平均平移曲线得到呼吸波形。通过仿真及对实际信号的处理,表明该方法简单有效,可以准确地从肌电信号中提取呼吸信号。     

一种基于光抽运效应的磁共振信号检测方法

与常规磁共振成像相比,超低场磁共振成像技术所需的成像磁体可降至mT级甚至μT级,不仅大大降低了设备的成本和体积,还能够获得普通高场磁共振成像设备无法得到的特殊图像,具有非常广阔的应用前景。本文介绍了一种基于光抽运现象的磁共振信号检测方法,该方法根据外加磁场会影响碱金属原子对特定波长光吸收的原理,通过检测透射光强的变化检测磁共振信号。文章最后利用线圈产生模拟磁共振信号,给出了一维及二维磁共振成像的实验结果,结果表明该方法对于磁共振信号有良好的频率分辨率及相位控制的稳定性。由于该方法具有高灵敏度、低成本以及在信号检测时需要很弱背景场等特点,因此特别适用于超低场磁共振信号的检测。