基于小波变换的心电信号中QRS复合波内异常高频分量的检测

提出利用小波变换方法提取心电信号中异常QRS复合波内的高频分量，并定义了残余信号的QRS，作为衡量指标，为检测QRS复合波内的异常高频分量提供了有效的定量检测方法。     

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。     

QRS复合波检测技术综述

心电图是诊断各种心脏疾病的一个重要手段,而准确识别QRS复合波也是多种自动化心电图分析方法的一个前 提。检测QRS复合波的传统方法主要有差分阈值算法、双阈值检测算法、经验模态分解法、小波变换算法等,这些算法的 主要步骤包括对心电信号进行预处理、特征提取和检测等,对心电信号质量要求比较高,且通用性不是很强。相对于传统 方法检测QRS复合波,人工智能的发展特别是深度学习的出现为QRS复合波检测提供一种新的方法,利用深度学习可自 主提取QRS复合波特征信息,从而进行精准定位,相比传统方法,鲁棒性更好,对信号质量不佳的数据检测效果更好。本 研究主要对用于QRS复合波预处理以及检测的技术进行综述,并对检测技术的发展进行展望。     

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.     

基于对数域连续小波变换电路的心电图QRS波检测

为满足植入式心脏起搏器之类的医疗设备低功耗、实时处理等应用要求的需要,提出了基于低电压、低功耗对数域连续小波变换电路的心电图QRS波检测方法。为便于用模拟VLSI实现小波变换,用混合粒子群算法构造了类高斯一阶导数小波。以平衡式对数域积分器为积木块,设计了用于QRS波检测的连续小波变换电路,该电路由冲激响应为类高斯一阶导数小波函数的反褶及其伸缩的滤波器组构成。由该电路实现心电信号的小波变换,进行QRS波检测。仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于小波变换的QRS波检测

目的　将小波变换应用于ECG信号QRS波检测,提高QRS波的正确检测率。方法　利用二进Marr小波对ECG信号按Mallat算法进行变换;从等效滤波器的角度分析了信号奇异点(R波峰值点)与其小波变换模极大值的关系;探讨二次微分小波与一次微分小波在奇异点分析时性能上的差异,在检测中还运用了一系列策略以增强算法的抗干扰能力。结果　经MIT/BIH标准心律失常数据库验证,QRS波的正确检测率高达99.8%。结论　小波技术在ECG信号消噪和精确定位显示良好的性能;不同的小波函数直接影响结果和后续的检测策略。     

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.     

小波变换用于心电信号消噪及QRS波检测的研究进展

本文主要综述了近几年小波变换在心电信号消噪及QRS波检测中的应用,较为细致地介绍了研究人员采用的具体方法及为提高QRS波正确检出率采取的一些策略,对心电信号小波分析仍存在的问题进行了初步探讨.     

基于样条小波的QT间期延长及变异性的统计分析

采用二次B样条小波对滤波后的心电进行小波变换.根据小波变换的原理,心电中的奇异点在变换后将产生一个模极大值和模极小值对,在小波变换3尺度上检测出QRS波群的起点,在小波变换4尺度上检测出T波终点,从而确定QT间期.然后使用相应的公式对QT间期校正,以消除QT间期受心律的影响.使用该方法对美国MIT-BIH心律失常数据库中部分样本进行应用,很好地计算了QT间期延长及变异性的统计参数.     

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%.     

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%.     

Wavelet based ST-segment analysis

A novel algorithm for ST-segment analysis is developed using the multi-resolution wavelet approach. The system detects the QRS complexes and analyses each beat using the wavelet transform to identify the characteristic points (fiducial points). These fiducial points are, iso-electric level, the J point, and onsets and offsets of the QRS complex and T wave. The algorithm determines the T onset by looking for a point of inflection between the J point and the T peak. Furthermore, detection of characteristic points by the wavelet technique reduces the effect of noise. The results show that the proposed approach gives very accurate ST levels, as compared to the conventional (empirical) technique, at higher heart rates and with different morphologies. The algorithm detects the ST-segment length in 92.3% beats with an error of 4 ms, and in 97.3% beats the error is within 8 ms. The algorithm has been implemented on a TMS320C25 based add-on DSP card connected to a PC to provide the on-line analysis and display of ST-segment data.     

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。