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。     

心电信号的小波变换滤波算法的改进

对心电信号的滤波算法进行了改进。在利用小波变换实现心电图信号滤波算法的基础上，增加了对2^3尺度下小波分解所得细节信号的模极大值对的检测功能，以修复因滤波受损的心电信号的QRS波。经MIT／BIH标准心电数据库验证，试验表明，该方法行之有效。     

心电信号的小波变换滤波算法的改进

对心电信号的滤波算法进行了改进。在利用小波变换实现心电图信号滤波算法的基础上，增加了对2^3尺度下小波分解所得细节信号的模极大值对的检测功能，以修复因滤波受损的心电信号的QRS波。经MIT/BIH标准心电数据库验证，试验表明，该方法行之有效。     

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.     

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。     

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％。     

基于小波变换和神经网络的心电信号P波检测

为了提高P波检测准确率,利用小波变换模极大值对在多尺度上的变化规律能表征信号突变点的性质,结合人体生理特性的检测策略进行心电信号P波的跨尺度检测。同时,引入反向传播神经网络对已检出的准P渡再次进行确认与识别。经MIT数据库实验表明,P波检测准确率达到97％。     

便携式心电监护系统中心电信号的实时分析方法设计

目的：设计并实现一种适用于便携式心电监护系统的心电波形实时动态检测和分析的方法。方法 ：作者首先应用5点平滑滤波消除信号的高频噪声和50 Hz干扰,然后通过对分段心电信号的长度变换来增强R波,并用长度阈值检测到R波位置,再通过去错检和查漏检算法提高R波检测准确率;正确检测到R波后,利用区域极值和斜率突变特点从R波开始向前、向后搜索找出Q、S波,然后从已开始的Q、S波位置再分别向前向后找到Q波起点和S波终点;最后根据已检测到的QRS波群计算了心率和ST段参数。结果：通过对包含各种噪声的心电信号的分析证明该算法能准确地检测到QRS波群,不受基线漂移和高频噪声的影响;算法用C语言实现后在嵌入式心电监护系统中的应用也表明其处理速度完全满足移动设备的实时动态分析要求。结论：本文设计的心电波形识别方法算法简单、速度快、抗干扰能力强、准确率高,并成功应用于基于32位嵌入式系统的心电监护仪。相信能给便携式心电监护设备研发中心电信号自动检测和分析功能的实现带来一些启发。     

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。     

Quantitative analysis of errors due to power-line interference and base-line drift in detection of onsets and offsets in ECG using wavelets

Timing characterisation of the ECG using wavelet transforms is a new technique in which multiscale analysis reduces the influence of noise. This technique issued to investigate the effect of noise and to estimate the errors involved in the detection of onsets and offsets of ECG waves. With appropriate choice of scales of analysis the study shows that the errors involved in the measurement of QRS width in the presence of base-line wander are negligible. The 50 Hz power-line interference introduces a maximum error of 6.25% if it is greater than 50% of the signal amplitude. The P and T complexes are not affected by power-line interference, but the base-line wander introduces a maximum error of 9.6%. In situations with the simultaneous presence of both types of noise, the use of an optimised scale restricts the errors to within clinically acceptable limits.     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于二次样条小波的P波检测方法

为了能够准确地检测P波,本文应用二次样条小波变换的方法,在特定的分解尺度上,寻找QRS波前搜索窗内的极值对信息,再在极值对之间寻找极值点即为P波的顶点,最后根据P波的顶点位置,在其左右利用局部变换的方法实现对起止点的最终定位。二次样条小波变化的方法,能够很好地避开漂移、高频等噪声的干扰。利用CSE标准数据库定量的衡量P波检测的准确度,平均偏差为-0.7ms,标准偏差为7.7ms,大大提高了P波定位的准确性,为心电图自动分析的准确性提供了保障。     

小波变换在心电图QRS波检测中的应用

作者利用信号的小波变换在多尺度边沿上的综合特性，提出了一种新的ＱＲＳ波检测法。有要用Ｍａｌｌａｔ快速算法获得原始ＥＣＧ信号在不同尺度上小波分解信号，将含有大部分高频ＱＲＳ波在多尺度上的分解信号送和一个线性自适应匹配滤波器，匹配滤波器的输出用于检测Ｒ波的位置。对ＭＩＴ数据库中的数据进行了检测，Ｒ波的检测率可达９９．８％。