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％。     

基于独立元分析和联合小波熵检测多导联ECG信号的QRS

QRS波群的准确定位是ECG信号自动分析的基础。为提高QRS检测率,提出一种基于独立元分析(ICA)和联合小波熵(CWS)检测多导联ECG信号QRS的算法。ICA算法从滤波后的多导联ECG信号中分离出对应心室活动的独立元;然后对各独立元进行连续小波变换(CWT),重构小波系数的相空间,结合相空间中的QRS信息对独立元排序;最后检测排序后独立元的CWS得到QRS信息。实验对St.Petersburg12导联心率失常数据库及64导联犬心外膜数据库测试,比较本文算法与单导联QRS检测算法和双导联QRS检测算法的性能。结果表明,该文算法的性能最好,检测准确率分别为99.98%和100%。     

Lipschitz指数与室性波的识别

根据小波变换的理论,信号的奇异点对应于其小波变换的一个正模极大值与负模极大值对.采用二次样条小波对心电认号进行小波分解,将心搏分为室上性心搏和室性心搏.根据Lipschitz指数的理论,提出小波变换各个尺度上的极大模值增大或Lipschitz指数大于零是确定室性QRS波的一个重要指标.使用这个指标,可正确的识别QRS波群宽度小于120ms的室性QRS波.     

癫痫脑电棘波的小波变换模极大值对检测方法

本文首次将对小波变换模极大值对检测信号奇异点的理论应用于癫痫脑电信号,对棘波进行检测。采用二进样条小波脑电信号按Ｍａｌｌａｔ算法进行变换,分析含有奇异点的信号,即棘波,与其小波变换模数大值对的关系,对棘波进行识别。     

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。     

基于小波变换的QRS波群实时检测算法

本文研究了基于小波变换方法的心电信号QRS波群检测算法,通过对心电信号进行低通滤波、小波变换、差分平滑、阈值检测和修正策略等技术,提高了QRS波群的检测率.经MIT-BIH心律失常心电数据库全部48例数据的检验,QRS波检测灵敏度达99.82%,真阳性率达99.52%.在Windows环境下可实时实现.     

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。     

基于Ⅰ导联ECG的心肌梗死特征提取EI北大核心CSCD

提出了基于ECG导联Ⅰ的单周期信号的心肌梗死特征提取算法,避免了利用多导联ECG检测心肌梗死带来的不便。首先对导联Ⅰ的ECG信号进行去噪处理;然后,引入小波包算法提取QRS波群、T波的主频带,重构QRS波群、T波的波形并确定ST段的始末位置;最后,运用小波的多分辨分析对ST段进行分解并提取导联Ⅰ信号的心肌梗死的特征波形。实验结果表明,本文算法具有较高识别率,这为ECG导联Ⅰ信号用于心肌梗死的检测与诊断提供了依据。     

基于小波变换的心电信号检测的应用研究

利用二进样条小波对信号按Madlat算法进行数字滤波，去除干扰。再利用动态的检测算法及规则对QRS波主要集中的2^3尺度下的QRS波进行检测。从而有效的提高QRS波的正确检测率。     

基于小波变换的心电信号检测的应用研究

利用二进样条小波对信号按Mallat算法进行数字滤波，去除干扰。再利用动态的检测算法及规则对QRS波主要集中的2^3尺度下的QRS波进行检测。从而有效的提高QRS波的正确检测率。     

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。     

Combined entropy based method for detection of QRS complexes in 12-lead electrocardiogram using SVM

A method based on signal entropy is proposed for the detection of QRS complexes in the 12-lead electrocardiogram (ECG) using support vector machine (SVM). Digital filtering techniques are used to remove power line interference and base line wander in the ECG signal. Combined Entropy criterion was used to enhance the QRS complexes. SVM is used as a classifier to delineate QRS and non-QRS regions. The performance of the proposed algorithm was tested using 12-lead real ECG recordings from the standard CSE ECG database. The numerical results indicated that the algorithm achieved 99.93% of detection rate. The percentage of false positive and false negative is 0.54% and 0.06%, respectively. The proposed algorithm performs better as compared with published results of other QRS detectors tested on the same database.     

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%.     

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%.     

小波变换在心电信号特征提取中的应用

采用分段阈值和模极大值对斜率判据相结合的补偿策略,提出了一种精确提取QRS波群特征值的算法.经过对MIT/BIH心电数据库和临床实测的心电信号的大量实验,结果显示即使在有严重噪声干扰的情况下,运用本算法也很容易实现对QRS波群特征的有效提取,特别是对R波峰具有相当高的定位精度(其误差不超过一个采样点)和分析精度(没有累积误差).     

用于ECG信号检测与重建的双正交样条小波滤波器

本文依据双通道滤波器组的理想重建议程。设计一组双正交样条小波滤波器,实现了ECG信号的小波分解、完全重建和去噪重建,并把它应用于ECG信号的R波检测,得到了较好的结果。经MIT/BIH标准心电数据库检测验证,R波正确检测率可达99.62%。     

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％。