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。     

用小波变换对ECG进行特征提取——一种在线数字信号处理系统

本文介绍了一种使用小波变换方法进行心电图信号的特征提取的方法，主要是通过对ＱＲＳ复波进行准确的时间间隔测量来实现。本文提出的小波变换方法克服了其它方法存在的局限性，它能更精确地探测ＱＲＳ复波以及Ｐ波、Ｔ波的出现与停止。本方法用ＴＭＳ３２０Ｃ２５数字信号处理芯片来实时实现。文中介绍了其软件、硬件及其实验结果与分析。     

用小波变换对ECG进行特征提取：一种在线数字信号处理系统

本文介绍了一种使用小波变换方法进行心电图信号的特征提取的方法，主要通过对ＱＲＳ复波进行准确的时间间隔测量来实现。本文提出的小波变换方法克服了其它方法存在的局限性，它能更精确地探测ＱＲＳ复波以及Ｐ波、Ｔ波的出现与停止。本方法用ＴＭＳ３２０Ｃ２５数字信号处理芯片来实时实现。文中介绍了其软件、硬件及其实验结果与分析。     

多导同步心电图的QRS波检测及起止点的确定

本文采用从单导到多导的检测方法,首先利用小波变换实现单导ＱＲＳ波的检测,在此基础上,利用位置相关法进行多导ＱＲＳ波的检测,并利用心电信号的２＾１迟度小波变换的平方值来确定ＱＲＳ波的起止点,经过大量数据的检测证明取得了很好的效果。     

体外反搏治疗过程中病人的心电信号实时处理

本文研究了一种准确实时提取接受反搏治疗病人心电信号特征值方法,分析了其干扰噪声的形式,设计了数字滤波器对干扰进行抑制,研究了心电ＱＲＳ波检测匹配模板,运用模板匹配技术完成ＱＲＳ波检测,结合子波多尺度分析对心电信号进行特征提取,根据提取的特征完成匹配模板修正,完善了反搏治疗病人心电信号特征提取,将有利于保证体外反搏治疗效果。     

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％。     

使用数学形态学的QRS复波检测方法

使用数学形态学的ＱＲＳ复波检测方法１导言ＱＲＳ检测是ＥＣＧ信号使用手工或自动分析中最基本的任务。对于ＥＣＧ信号的自动分析，人们已作了许多研究，并开发出两类ＱＲＳ检测技术。第一类一次仅使用一个通道的信号；第二类则每次使用许多个同时记录的通道。这些检测由...     

心电特征点定位算法

作者对心电特征点的定位进行实验研究，采有 域变换算法对ＱＲＳ波及Ｔ波特征点进行准确提取，提出根据正负峰点位置对ＱＲＳ波群模式分类和利用峰值差别Ｔ波极性的方法。局域变换算法使心电特征点的特性更为突出，唯一性较好；ＱＲＳ波群形成的峰值位置判别和Ｔ波极性的峰值判别方法计算简单，为局域变换算法的实现打下了基础。     

基于微机的心电信号实时自动分析系统

作者介绍了在３８６微机上研制开发的心电信号实时自动分析系统，着重介绍了ＱＲＳ复合波的帝时检测算法和心律失常自动分析软件。该系统能实时显示任一导联心电波形，同时显示心率（ＨＲ）和早搏（ＰＶＣ）累积数；能自动识别十余种心律失常并报警；具有ＳＴ段分析功能，能实时检测ＳＴ段电平和斜率，经用美国ＭＩＴ心电数据库的部分数据对该系统进行测试，准确率达９５％以上。     

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。     

基于数学形态学和信号包络提取的QRS波检测

QRS波检测是心电自动分析的关键环节,检出的位置精度关系到后续处理和信号提取的正确性和准确性,同时对于长时间记录的心电信号,要求一定的处理速度。而目前的国际标准ANSI/AAMI EC38中对QRS波的检出要求是在标注时刻的150ms范围内。本研究提出一种数学形态学结合信号包络提取的QRS波检测算法,在标注时刻范围减小时,对MIT-BIH数据库检测能够获得较好的检出精度和效率。     

嵌入式QT环境下的QRS波群实时检测与分析

目的 QRS波群的检测是心电图分析的核心技术之一.本文在嵌入式QT环境下实现了一套QRS波群实时检测与分析系统.方法 系统采用四点平均对ECG信号进行滤波,再对ECG信号的一二阶差分值进行平滑处理,然后在较短时间窗内实现QRS波的实时精确定位.最后采用MIT-BIH标准数据库对算法效果进行分析.结果 对于MIT-BIH标准数据库中的绝大部分心电数据,改进后的算法有96％以上的准确率,运行时间在1ms左右.结论 改进后的算法能够满足远程终端对准确率和运行时间的要求.     

基于差分方法的QRS波检测

我们提出了一种基于差分方法的QRS波检测方法.该方法通过计算心电信号的差分函数,消除或减弱P波T波以及其它干扰信号对QRS波检测的影响,解决了传统检测方法检测准确率低和小波检测算法复杂,计算量大的问题.在对多组来自MIT-BIH数据库数据的实验结果表明,该方法对于各种病态波形具有很好的适应性.在我们研制的"十二导心电图PC系统"中,该方法已得到了临床应用,检测准确率达到99%以上.     

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.     

Detection of the QRS complex by linear prediction

The electrocardiogram (ECG) represents the electrical activity of the heart. It is characterized by its recurrent or periodic behaviour with each beat. Each recurrence is composed of a wave sequence consisting of P, QRS and T-waves, where the most characteristic wave set is the QRS complex. In this paper, we have developed an algorithm for detection of the QRS complex. The algorithm consists of several steps: signal-to-noise enhancement, linear prediction for ECG signal analysis, nonlinear transform, moving window integrator, centre-clipping transformation and QRS detection. Linear prediction determines the coefficients of a forward linear predictor by minimizing the prediction error by a least-square approach. The residual error signal obtained after processing by the linear prediction algorithm has very significant properties which will be used to localize and detect QRS complexes. The detection algorithm is tested on ECG signals from the universal MIT-BIH arrhythmia database and compared with the Pan and Tompkins QRS detection method. The results we obtain show that our method performs better than this method. Our algorithm results in fewer false positives and fewer false negatives.     

Detection of the QRS complex by linear prediction

The electrocardiogram (ECG) represents the electrical activity of the heart. It is characterized by its recurrent or periodic behaviour with each beat. Each recurrence is composed of a wave sequence consisting of P, QRS and T-waves, where the most characteristic wave set is the QRS complex. In this paper, we have developed an algorithm for detection of the QRS complex. The algorithm consists of several steps: signal-to-noise enhancement, linear prediction for ECG signal analysis, nonlinear transform, moving window integrator, centre-clipping transformation and QRS detection. Linear prediction determines the coefficients of a forward linear predictor by minimizing the prediction error by a least-square approach. The residual error signal obtained after processing by the linear prediction algorithm has very significant properties which will be used to localize and detect QRS complexes. The detection algorithm is tested on ECG signals from the universal MIT-BIH arrhythmia database and compared with the Pan and Tompkins QRS detection method. The results we obtain show that our method performs better than this method. Our algorithm results in fewer false positives and fewer false negatives.     

An innovative approach of QRS segmentation based on first-derivative, Hilbert and Wavelet Transforms

The QRS detection and segmentation processes constitute the first stages of a greater process, e.g., electrocardiogram (ECG) feature extraction. Their accuracy is a prerequisite to a satisfactory performance of the P and T wave segmentation, and also to the reliability of the heart rate variability analysis. This work presents an innovative approach of QRS detection and segmentation and the detailed results of the proposed algorithm based on First-Derivative, Hilbert and Wavelet Transforms, adaptive threshold and an approach of surface indicator. The method combines the adaptive threshold, Hilbert and Wavelet Transforms techniques, avoiding the whole ECG signal preprocessing. After each QRS detection, the computation of an indicator related to the area covered by the QRS complex envelope provides the detection of the QRS onset and offset. The QRS detection proposed technique is evaluated based on the well-known MIT-BIH Arrhythmia and QT databases, obtaining the average sensitivity of 99.15% and the positive predictability of 99.18% for the first database, and 99.75% and 99.65%, respectively, for the second one. The QRS segmentation approach is evaluated on the annotated QT database with the average segmentation errors of 2.85±9.90ms and 2.83±12.26ms for QRS onset and offset, respectively. Those results demonstrate the accuracy of the developed algorithm for a wide variety of QRS morphology and the adaptation of the algorithm parameters to the existing QRS morphological variations within a single record.     

Electrocardiogram signal preprocessing for automatic detection of QRS boundaries

Automatic detection of QRS onset and offset points with reasonable accuracy has been a difficult task, approached since the first attempts at computerised electrocardiogram interpretation. The problem is additionally complicated by the usual presence of power-line interference, electromyogram artefacts and baseline fluctuation in the original signal, especially in multiphase complexes with small q, r, r', or s' waves. We propose a preprocessing method guaranteeing accurate preservation of the QRS boundaries, even in the existence of strong power-line or electromyogram noise. Examples of detection of QRS onset and offset points and a comparison with observer markings are presented for the assessment of preprocessing efficiency and detection consistency.