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。     

小波变换和非负矩阵分解在心电信号应用的对比分析

为了对心电检测过程中含噪声心电信号进行有效分离,本文结合小波变换和非负矩阵分解（NMF）算法特点及心电信号特征,对比分析两种分析方法在心电信号分析中的应用.针对心电信号自动分析和处理,采取基于小渡分析和基于非负矩阵分解的两种心电信号分离方法,在含有噪声的信号中提取有用的心电信号.     

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。     

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。     

消除心电信号基线漂移简单方法及仿真

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:分别对中值滤波、高通滤波、整系数滤波等3种不同的去除心电基线漂移算法的Matlab仿真实现和分析。结果:通过对MIT-BIH数据库中带基线漂移的心电信号进行滤波,发现在处理效果上,中值滤波的处理效果比较好,IIR高通滤波的方法对平整的ST段的抬升很明显,整系数滤波器矫正基线漂移的效果很好,只是在滤波初始阶段出现延时。结论:这3种滤波方法算法简单,易于硬件实现,并且能够较好地保留心电信号的重要信息。     

基于FPGA软核的佩带式心电信号处理系统的设计

心电信号分析结果是评价生理状态的重要依据,但是心电信号幅度小,极易受到外界干扰,提取和处理过程不易在佩带式家庭健康监护设备上完成。本文提出了一种基于FPGA软核的佩带式低功耗实时心电信号预处理系统,利用Actel Fusion FPGA内嵌的80c51软核作为主控制器,采用DA和CSD优化算法减少FIR数字滤波器硬件占用量,从而不但有效地对心电信号进行实时处理,而且减少了系统的体积和耗电量。经测试,该系统可以很好地满足设计要求,并且该系统的设计方法适合用于开发各种便携式实时生理状态监护设备。     

心电信号滤波器的设计

目的:研究去除心电数据采集系统存在的工频干扰、电极极化干扰、肌电干扰、基线漂移和信号处理中所用电设备产生的仪器噪声等干扰的方法。方法:对工频谐波干扰、肌电干扰和电极极化干扰等高频干扰采用低通滤波;对于基线漂移这种频率成分较低的干扰则采用高通滤波器对其进行滤波,对于工频基频干扰采用50Hz陷波器进行滤波。结果:3种心电信号滤波器的设计方案滤波效果好、速度快、易于实现。结论:它在有嵌入式微处理器和对实时性要求较高的心电监护仪器中具有很高的应用价值,也可应用在其他生物电信号测量的医学仪器及工业测控系统中。     

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.     

心电信号数字滤波的MATLAB仿真

心电信号是一种基本的人体生理信号,然而体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移和肌电干扰等各种噪声,为了消除心电信号检测过程中带有的上述3种噪声,采用MATLAB有针对性的设计了三种数字滤波器来滤除相应干扰。