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。     

基于变分模态分解的心电信号QRS波检测

为了解决含噪心电信号QRS波的提取问题,本研究提出了一种基于变分模态分解(variation mode decomposition,VMD)的心电信号QRS波群检测和定位的方法。首先确定合适的分解层数,利用变分模态分解将心电信号分解为一系列模态分量。对每层模态分量进行分析,选取含有QRS波的模态分量层。通过小波变换的奇异值检测原理,确定心电信号的奇异值,定位心电信号R波的峰值位置,再检测QRS波的波形宽度。实验证明了该方法对含噪的QRS波检测准确度在96%以上,能够准确的检测和定位心电信号QRS波。     

基于复值小波分解的QRS波群检测算法

心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础。在心电信号的分析中,QRS波群快速准确的检测非常重要,它是相关参数计算和诊断的前提。本文对心电信号进行复值小波分解后,利用分解结果的模值来检测QRS波。由于心电信号的形态和幅值因人而异,所以用自学习算法来调整阈值以适应信号的变化。用MIT-BIH心电数据库中的数据对以上方法进行验证,QRS波群的检测率高达99.81%以上。最后,在检测出QRS波群特征点的基础上,利用相类似的方法检测出P、T波。     

结合QRS检测和小波阈值的膈肌肌电信号降噪方法

为了消去夹杂在膈肌肌电(EMGdi)信号中的心电干扰,在比例阈值算法的基础上,提出一种结合QRS检测和小波阈值的降噪方法.首先,根据小波系数的相关性构造QRS波群的检测方法,分析确定干扰的位置和范围;其次,将小波系数分为受干扰和未受干扰两部分,并构造相应的阈值算法,针对性地处理受干扰系数,以未受干扰部分系数作为阈值算法构造的依据;最后,重构处理后的小波系数,得到降噪后的EMGdi信号.对临床采集信号的处理对比表明,该方法能够更为有效地去除心电干扰,并更好地保留EMGdi的有用信号.     

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。     

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.     

一种使用关联积分进行QRS波检测的新方法

使用计算机对ECG信号进行分析和处理能够减少医生的工作量,提高医生的工作效率.在ECG自动诊断系统中,对QRS波进行准确检测非常重要.目前,QRS波的检测方法已经有很多种,如使用差分和滤波器组、小波变换、神经网络等方法等,但还没有一种方法的适应性和准确性得到广泛的认同.关联积分的方法是从混沌学理论中推导出来,是一种全新的检测QRS波方法.使用关联积分的方法对心电信号QRS波进行分析,得到了很好的效果,而且这种分析方法具有较好的鲁棒性.本文利用MIT/BIH Arrhythmia Database库中的数据测试了上述方法,结果证实其对QRS波的正确检出率为99.1%.     

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。     

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％。     

基于小波变换的小鼠QRS复合波检测

采用二进小波变换与斜率和幅度相结合的方法，对小鼠QRS复合波进行检测。根据小鼠QRS复合波的特点，采用Daubechics小波为母函烽，按照ECG的频谱特点选用尺度因子，对有噪声污染和形态变异的QRS复合波进行了检测。结果表明：小波变换对小鼠QRS复合波的检测是一种有效的方法。     

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。     

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。     

Wavelet based R-peak detection for heart rate variability studies

Detection of QRS complex in electrocardiogram (ECG) signals is of immense importance in cardiac health prognosis. In this paper a new symmetric wavelet for detection of R-peak is presented, which has been designed based on spectral characteristics and morphology of QRS complex. The detection of R-peak was carried out using this designed wavelet, and with existing symmetric wavelets such as db3, db6, haar and bior2.2. The detection accuracy with this wavelet is 99.99%, which is higher than those with existing symmetric wavelets. The algorithm has been tested on standard databases such as Fantasia database of normal and healthy subjects, MIT/BIH (Massachusetts Institute of Technology/Beth Israel Hospital) arrhythmia database, and on self-recorded electrocardiograms of normal subjects and patients under diseased stress. The study of heart rate variability (HRV) through computation of RR-tachogram using the new wavelet has proved to be effective in reliably evaluating HRV parameters.     

Wavelets as alternative to short-time Fourier transform in signal-averaged electrocardiography

The paper reports experience of using the wavelet transform to build time-frequency distributions of the terminal portion of the QRS-complex. We used wavelets of Morlet at 12 scales, grouped in three sets, to analyse the frequency range 33–404 Hz. On the same patient data we applied the short-time Fourier transform and compared the results. Both representations reflected the time-frequency contents and detected irregular structures in the terminal portion of the QRS complex. The wavelet transform revealed more adequately QRS prolongations characteristic of patients prone to ventricular tachycardia. We may conclude that the wavelet transform can be a flexible alternative to short-time Fourier transform.     

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。     

基于小波变换的心律失常判别算法

本文介绍一种基于小波变换的心律失常判别算法。该算法利用连续小波变换及其在不同尺度上的变化规律对心电信号进行分析 ,可以对常见的六种心律失常进行自动判别。通过采用MIT心电数据库的数据进行测试 ,QRS波的正确检出率在 99%以上 ,而室性期前收缩、房性期前收缩的正确检出率在 90 %以上。     

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%.