基于滤波器系数变长度优化方法的心电信号滤波处理

心电信号滤波处理是心电信号检测及处理的关键环节.本文首先针对心电信号中混杂的工频干扰、肌电干扰和基线漂移等几种主要噪声分别设计了相应的数字滤波器算法;并采用滤波器系数变长度优化算法来降低数字滤波运算的量化误差;最后结合MIT-BIH心率失常数据库中的心电信号对上述算法进行了仿真验证.结果表明,根据心电信号噪声特点专门设计的数字滤波算法能有效地滤除心电信号中的主要噪声,而采用滤波器系数变长度优化算法处理后的滤波器性能更趋理想,可更好满足临床分析与诊断对心电波形的要求.     

基于提升小波的心电信号基线漂移的去除方法

目的：避免传统小波变换基于卷积算法中的冗余计算,同时去除心电信号（ECG）在采集中混入其中的基线漂移噪声。方法：根据提升小波变换采取双小波基函数结合的方法,经分解、含噪声子带系数置零、逆变换形成去噪的心电信号。结果：运用MATLAB环境对MIT-BIH数据库提供的心电信号数据及基线漂移噪声信号bw进行去除基线漂移仿真验证,其基线漂移均被有效去除。结论：ECG信号经该方法处理后其所含有的基线漂移噪声被准确去除,且原信号中的波形信息被有效保留,可为心电信号特征参数的检测提供帮助。     

心电信号的非线性小波检测方法

将非线性小波方法应用于心电信号的检测。利用二进Daubechies小波对有高频噪声干扰的心电信号按Mallat算法进行小波分解;探讨了非线性小波检测方法;结合Lipschitz指数判据,将其应用于高频干扰心电信号的去噪,实现了滤除噪声的同时又有效地恢复了心电信号。     

监护仪心电监测故障分析与维修

本文针对心电信号采集进行实例维修探讨,如心电波形杂乱、不规则、干扰大、噪声强,心电信号消失,无ECG波形等.     

基于B/S的心电信号在线分析服务系统的研制

介绍了一种基于B/S的心电信号网络分析服务系统。该系统整合了网络、数据库与心电信号分析工具的优势,可为用户提供在线的心电信号分析服务。用户只要掌握常规浏览器操作即可对数据库中或用户采集的心电实验数据进行分析处理,并将结果进行实时显示。     

基于平稳小波变换的自适应心电信号去噪方法

针对小波变换的阀值去噪在心电信号消噪中的缺陷,提出将平稳小波变换和自适应滤波方法相结合的心电信号消噪方法。平稳小波变换有效地抑制了传统离散正交小波变换易产生Gibbs振荡现象。在高尺度的平稳小波分解系数中引入了自适应滤波,既消除了基线漂移噪声,又较好的保持了心电信号的低频低幅的P波、T波及ST段波的形态。这对于进一步分析心电信号的其他特征信息具有重要作用。     

基于小波变换的ECG去噪法及仿真

为去除心电信号中的各种噪声,本文以小波变换的多分辨率分析为理论基础,利用自适应阈值调整小波变换系数,用调整后的系数进行心电信号重建。采用MIT-BIH数据库中的心电信号进行仿真、验证,有效地去除了噪声信号。与传统滤波器具去噪相比有明显的优越性。     

运动心电信号特征提取的小波变换方法

介绍了小波变换的基本原理以及基于高斯型函数的一阶导数的二进小波变换的算法,并在运动心电信号特征参数的识别中应用该小波变换方法,研究表明小波变换方法对于消除运动心电信号中基线漂移和噪声的效果是十分明显的,这为进一步研究运动心电信号的特征识别提供了新的途径。     

非接触生物雷达基于自适应滤波的心跳信号检测

目的:从生物雷达非接触检测到的呼吸和心跳的混合信号中有效地分离出心跳信号。方法:利用基于RLS算法的自适应噪声抵消器,提出一种分离心跳信号和呼吸信号的方法。结果:采用基于RLS算法的自适应抵消器能够分离出心跳信号,其心率与从心电信号获得的心率具有很强相关性(γ2=0.95,P<0.000 1)。结论:该文提出的分离心跳信号的方法具有较好的实用性,有望实现呼吸和心跳信号的实时分离。     

基于LabVIEW的心电信号检测与分析系统

介绍了一种基于虚拟仪器LabVIEW的心电信号检测处理系统，阐明了虚拟仪器的基本概念、心电信号的放大隔离等电路、DAQ数据卡的硬件配置以及数据处理的软件设计。系统可实现心电生理信号实时采集显示、心电信号HRV分析等功能。     

基于FPGA的心电信号分析系统的设计

目的:研究一种心电信号分析系统,能快速准确地根据心电信号计算其相关特征,能实时地为临床诊断提供参考。方法:设计了简易分析装置,把心电模拟信号用A/D转换电路转换成数字信号,而后提供给FPGA芯片;FPGA芯片对数字信号进行运算,得出所需要的各个参数值。以分析心律不齐心电信号为例,按要求对芯片移植了检测算法,利用装置进行了实验。结果:通过软件仿真实验和实物实验,验证了所得分析结果正确,实时性好。结论:基于FPGA的心电信号分析系统可实时准确地分析心电信号,值得推广应用。     

基于相空间重建的短时程心电信号分析

研究通过重建心电信号时间序列的两维相空间,描述了吸引子几何形状的变化,提出了两个分析短时程(几秒)心电信号的新指标:矢量模指数和矢量幅角指数。这两个指标可以明显地区分窦性心律、心动过速和室颤的心电信号,并且对心电信号时间序列长度要求很低,只需数拍几秒的心电信号就可以得到稳定的结果。这两个指标适合应用到需要快速、实时显示分析结果的医疗仪器中。     

一种自适应最小均方算法提取胎儿心电信号的方法研究

目的：针对胎儿的心电信号十分微弱,基本被母体的生理电信号所掩盖的情况,提出一种有效地提取胎儿心电信号的方法。方法：首先根据胎儿和母亲心电的特点人工合成孕妇和胎儿的混合心电信号,然后使用自行设计的变步长自适应最小均方（least mean square,LMS）算法完成胎儿心电的提取工作。结果：实验结果显示,信噪比由-50.7 dB提高到48.4 dB,并且滤波后得到的胎儿心电信号与真实的胎儿心电信号的相关系数为0.995 8。结论：该算法不仅成功滤除了母亲的心电信号,而且较好地保留了胎儿心电信号,有助于无创条件下胎儿疾病和生理状况的早期检查。     

基于JAVA手机便携式心电监护分析仪的ECG信号采集模块设计

目的：设计一种基于JAVA手机的便携式心电监护仪的心电信号采集模块。方法：心电采集模块采用低功耗51单片机为控制核心,通过心电信号的采集、放大、滤波、A/D转换以及红外通讯接口5个模块,实现心电信号的采集及与JAVA移动手机之间的通信。结果：设计的采集模块具有高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、增益可控等优点,可实现心电信号无失真采集和与手机间进行红外线通信。结论：该心电信号采集模块成本低、体积小、耗电少,适合患者自身携带和医务工作者使用。     

自适应干扰对消器在生物电信号处理中的应用

基于LMS算法的自适应干扰对消器是一种能自动调节系统参数的滤波器,具有较好的鲁棒性,可以应用在各种信号特别是生物电信号的提取、数据处理上.运用这个算法,本文以心电信号为例,实现了对心电信号的工频干扰消除和基线漂移消除,均取得了良好的效果.     

基于小波变换系数的心电信号基线漂移噪声去除方法

目的：心电信号（ECG）是临床诊断心血管疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性,因此在心血管诊断中必须先对ECG信号中的基线漂移进行矫正。方法：利用DB3小波对心电信号进行分解,根据分解的特点,将低频小波系数置零,然后重构形成新的ECG信号。结果：将该方法用于MIT-BIH的ECG记录,结果显示能够较好地滤除ECG信号中的基线漂移噪声。结论：该方法可以准确地去除基线漂移分量,并保留ECG的波形变化,为后续的ECG自动检测奠定了基础。     

简易心电信号实验装置的研制

人体的心电信号是一种低频率的微弱信号，心电信号采集的首要环节是对心电信号进行放大和滤波。本文设计了一种简易的心电信号实验装置，能将人体的心电信号直观地在示波器上显示出来，可作为医用电子学、医学仪器设计等课程的辅助实验装置。     

基于虚拟仪器的远程心电监护系统的研制

目的：研制一种远程心电监护系统,满足众多心脏病患者在医院之外享受医疗保健的愿望。方法：采用ECG105单通道心电板采集心电信号．并进行相应的预处理;通过串口将心电数据传入计算机,充分利用计算机强大的信号分析处理功能．采用LabVIEW平台研制出基于虚拟仪器的远程心电监护系统。结果：在实时显示心电波形的同时,可对已保存的心电记录进行回放和分析．可对心率是否异常进行判断和报警,并可实现心电数据的远程传输。结论：方便地实现了心电信号的显示、存储、回放、诊断分析以及远程通信,系统将大部分需要由传统硬件检测电路来完成的功能改由软件来实现．便于今后的功能扩展。强大的功能及低成本为众多心脏病患者提供了方便.     

通过电话线实时遥测与监护多路心电信号的技术

本文介绍的通过电话线实时遥测与监护多路心电信号的技术，在发射端先传输两个肢体导联的心电信号（Ⅰ、Ⅱ导联），接收端接收到后通过计算机计算得到另四个肢体导联的心电信号，所得的波形与用心电图机直接记录得到的一致，肢体导联信号（34秒）传输完毕，经自动导联切换再传输两路可选胸前导联（34秒）心电信号，监护中心将接收到的心电信号实时动态滚动显示，由心电数据库进行管理，供医生及时诊断与指导治疗，从而实现多路心电信号的实时遥测与监护。     

非接触电极的便携式心电测量系统

心脏病是威胁人类健康的主要疾病,心电图是诊断心脏疾病的重要工具。针对传统心电测量设备的不足,设计了一种非接触心电测量系统,基于耦合电容原理设计了一种非接触电极,电极通过电容耦合方式采集心电信号并经过放大、右腿驱动、滤波处理后由单片机完成A/D转换,由蓝牙模块将心电数据发送到手机终端进行数据分析及显示,同时终端可将测量结果发送到服务器,供使用者或医生进行健康监测。测量结果表明,利用非接触电极可精确采集心电信号,并在终端进行心电关键参数提取。