一种新的基于三次样条插值技术的心电图基线漂移消除方法

现有的基于三次样条插值技术的基线消除方法都是从PR段上提取“基准点”，这种提取“基准点”方法如果应用于PR段不平直或噪声较大的信号时，其准确性要下降。本文利用QRS波段的高频特性，先用一个FIR基线滤波器对ECG信号进行粗略滤波，求出R波波峰的位置和其幅度在滤波前后的变化值，经过实验论证，所求得的位置和变化值可分别被看作是一个“基准点”的位置和幅度。然后，对在周期上找到的所有的“基准点”进行三次样条插值计算，得到的拟合曲线就是基线。文章把该方法和文献^[3]所述方法进行了比较，结果表明该方法具有更好的性能。     

利用三次样条差值法抑制脉搏波基线漂移

目的脉搏波检测过程中,必须克服由于呼吸运动和身体移位会导致脉搏信号的基线漂移。本文提出一种基于三次样条差值的脉搏波基线漂移抑制方法。方法选择脉搏波的各个起始点为给定点,根据各个给定点的数值利用三次样条插值拟合出基线。然后用脉搏波在各个采样时间点上的采样值减去对应时间点上的基线函数数值,得到去基线的脉搏波波形。结果通过实际测量实验表明,脉搏波去基线后,基线比较平稳,波形比较稳定。结论三次样条差值法能有效抑制脉搏波的基线漂移,并且能够很好地应用在脉搏波实时检测中。     

基于三次样条插值技术的去除胸阻抗基线漂移的方法研究

目的:胸阻抗信号常伴随呼吸等干扰造成基线漂移,这给临床分析计算、测量带来不良影响,为了消除胸阻抗基线漂移,作者在分析现有去除方法优劣的基础上提出一种新的方法。方法:采用labVIEW编程语言,以阻抗波波谷为插值基准点,利用三次样条差值技术去除胸阻抗基线漂移。结果:利用该方法消除基线后的胸阻抗波形底部非常整齐,而且没有使原有信号变异或者失真。结论:三次样条插值技术去除胸阻抗波基线漂移方法在仿真和实测实验中都取得很好的效果,这种方法是行之有效的。     

一种脉搏波和心电信号时域基线漂移消除方法

目的:脉搏波和心电信号都是临床诊断的重要依据,但是基线漂移的存在影响了诊断的准确性,因此信号处理中首先要对信号去除基线漂移。方法:检测脉搏波和心电信号的时域特征点,将检测得到的特征点作为插值节点做插值得到时域的基线信号,原信号减去基线信号即得去除基线漂移的信号。为比较不同算法的差异,实验分别采用高斯滤波、中值滤波、形态学滤波和本文算法(插值拟合法)对同一信号进行基线漂移消除实验。结果:实验表明高斯滤波的结果最差,中值滤波和形态学滤波都能有效地去除基线漂移,但是失真却比较严重,而插值拟合法不仅能有效的去除基线漂移,同时也最大程度地保留了原信号的成分。结论:插值拟合法与其他3种方法相比,具有更好的鲁棒性和适应性,对于消除基线漂移有着良好的效果。     

基于EMD的自适应ECG信号基线漂移消除方法研究

对比目前使用EMD或改进EMD方法进行的心电（ECG）信号基线漂移去除算法的实现。本文在详细考察EMD方法过程的基础上,提出一种与EMD物理意义高度契合的完全自适应的基线漂移算法,通过计算ECG平均心率周期,与EMD分解产生的IMF分量的“周期”进行对比,分离出不属于ECG信号的低频IMF分量,然后重构其余IMF分量得到去除基线漂移的ECG信号。使用美国麻省理工学院提供的MIT-BIH心率失常数据库中的原始ECG对本文提出的基线漂移去除方法进行定性分析。使用ECGSYN（实际ECG波形发生器）产生模拟干净的ECG信号,加入已知的低频信号作为基线漂移噪声,对本文提出的基线漂移去除方法进行定量分析。     

基于三次B─样条函数心电图数据滤波

本文介绍一种心电图（ＥＣＧ）滤波方法。该方法以‘最小二乘法’为准则,用三次Ｂ－样条函数构成拟合函数,相应地滤除ＥＣＧ信号中的基线漂移、５０Ｈｚ工频干扰和肌电干扰。实验结果表明：该方法不失为一种ＥＣＧ滤波方法。     

基于小波神经网络的心电信号滤波研究

针对心电(ECG)信号检测中存在的主要噪声,本文研究了基于小波神经网络(WNN)的ECG信号滤波理论。提出一种通过WNN非线性逼近能力构建的针对ECG信号的非线性滤波器算法和滤波策略,实现对ECG信号中基线漂移、肌电干扰、工频干扰噪声的滤除;给出了网络训练算法和滤波实验,滤波后信号与期望信号误差范围在微伏级,验证了本文提出的基于WNN的心电非线性滤波器对心电主要噪声快速滤波的良好效果,最后讨论了影响WNN用于心电滤波的几个关键问题。     

基于扩散模型的心电信号基线漂移去除法

ECG信号的基线漂移直接影响波形的幅值及时程测量精度,快速、有效的基线漂移去除法是ECG信号处理的重点研究内容.提出一种基于扩散模型的ECG基线漂移信号去除法,通过对有基线漂移的ECG信号进行一系列的线性扩散,使这些信号接近于漂移的基线,从而分离出ECG信号,较好地保留了ECG主要波形的形状及其时程关系.利用合成信号的仿真结果显示,扩散模型可较好地将低频成分分离出来,且合成波的频率相差越大,其分离效果越好,显示其在ECG信号基线漂移去除中良好的应用前景.     

改进的非线性自适应滤波器用于ECG信号去噪

提出了应用改进的非线性自适应多项式滤波器用于去除ECG信号噪声的方法.利用误差准则确定的Volterra序列展开能很好模拟生物信号成份,而基于Volterra序列的自适应滤波器能有效模拟ECG成份从而达到去除信号中噪声的目的.该方法在研究Volterra序列的特性并确定适应心电信号的多项式阶次、多项式结构等参数基础上,提出了改进的非线性多项式自适应滤波算法.针对MIT-BIH数据库数据的计算机模拟结果显示该方法能有效提高ECG的信噪比.     

一种滤除高采样心电工频干扰的改进算法

为了解决高采样频率下50 Hz工频及其倍频对心电波形的影响并保留有用的心电高频信息,提出一种滤除高采样心电工频干扰的改进算法。首先,通过修改零极点得到改进的IIR梳状陷波器,对带工频干扰的ECG信号进行滤波处理;然后,将滤波后的ECG信号进行线性段判别,并对线性段进行平滑滤波处理以消除振铃现象。通过R波幅值、信噪比(SNR)和均方误差(RMSE)对ECG信号工频干扰的消除结果进行评价,与其他4种滤波方法(平滑滤波、Notch滤波、自适应滤波和Levkov滤波)相比,IIR梳状陷波器改进方法得到的ECG信号R波幅值与原始未加工频的ECG信号最为接近,恢复率达到98%以上,且SNR提高约11倍、RMSE降低约30倍。所提出方法不仅能滤除高采样下的工频及其倍频的干扰,且能最大程度保留有用信号。     

基于B样条的医学图像弹性配准

为解决医学图像上的形变和偏移,本研究采用基于B样条自由形变的配准方法.建立一个由控制点组成的网格,并将其套用在待配准图像上,得到初始控制网格参数.以梯度下降法为优化算法,以SSD测度为相似性测度,不断修正该参数,参数的改变将引起控制点最近邻4×4控制网格内所有的像素点发生移动,移动后的坐标位置由B样条拟合得到.以双线性插值为插值算法,计算出该位置的灰度值,该位置相对于配准后图像,等同于像素点移动前的位置映射到参考图像相对应的位置,当配准后图像与参考图像对应位置的灰度差异度达到最小时,就达到图像的最佳配准.实验结果表明,该算法配准结果满意,从而验证了本研究算法的有效性.     

一种新的HHT在心音包络提取中的应用

目的：心音包络比原始心音可以更好地显示心音的特征,是进行心音识别的基础。希尔伯特一黄变换（HHT）是一种提取心音包络的有效方法,它首先利用经验模态分解算法提取心音信号的固有模态函数,然后利用希尔伯特变换提取心音包络。常规的希尔波特一黄变换在分解过程中会引起端点效应和过冲等问题。方法：本文提出了一种基于改进型希尔伯特一黄变换的心音包络提取新方法。结果：该方法首先采用包络线性延拓法抑制端点飞翼问题,然后采用l一次贝塞尔分段插值算法替代原始经验模态分解算法中的三次样条插值算法减小分解过程中的误差。结论：仿真实验和实际采集的心音信号实验证明了该方法的有效性。     

心率缺失数据插值方法探讨

在信号的记录和处理中,缺失数据导致信号不完整的情况常常存在。在记录心电信号时,由于种种原因,RR间期信号偶尔会出现连续的一段空白,即存在缺失数据。为了探究RR间期缺失数据的几种插值方法的优劣,本文提出并应用了一种用logistic混沌序列插值的新方法。采用年老组和年轻组各13名健康受试者的RR间期序列为实验数据,随机除去部分连续数据段,构造数据缺失序列。根据除去数据段的长短不同,构造不同缺失率的模拟数据。用线性插值、样条插值和Logistic混沌序列插值三种方法对缺失段进行模拟,分别计算原始数据和模拟数据的近似熵和样本熵两个指标,比较同一缺失率下三种插值方法的模拟效果。通过计算,得到结果:在相同的缺失率下,混沌序列可以较好的模拟缺失数据,插值200个点后的样本熵与原始值无明显变化(年老组p=0.3;年轻组p>0.2),而线性、样条模拟的样本熵与原始值相比有明显改变(p<<0.01)。最终我们有初步结论:在缺失率较小时,三种方法的模拟效果差异不大。随着缺失数据的增多,三种方法的模拟效果都有逐渐降低的趋势。三种方法的模拟效果与缺失率有关。在一定缺失率下,混沌序列插值方法优于线性插值和样条插值方法。     

心电信号中的工频干扰滤除方法

心电图(ECG)信号在采集、转换过程中,容易受到50Hz的工频干扰。本文在Levkov算法的基础上,结合正弦波的反对称和正弦波幅度不发生突变的特点,提出Levkov改进算法。利用ECG信号的信噪比(SNR)、均方误差(RMSE)以及信号的吻合程度对这二种算法进行比较。通过实验比较发现,改进算法不仅对ECG信号的吻合程度高,而且对于ECG信号的一些细节也能给予保留,取得了较好的滤波效果。     

一种适用于Holter系统的ST段分析方案

提出一种ST段分析方案用于辅助医生的快速读图和诊断。采用中值滤波方法拟合和提取基线 ,进而消除基线漂移。利用顺序统计滤波器去除高频噪声 ,采用小波分析方法进行QRS主波的定位和检测 ,交互式方法定位ST段起点和终点 ,估计所截取的ST段与基线值之间的平均偏差 ,做出ST段偏移量的整体趋势图。回放系统可以使医生根据ST段整体趋势图 ,任意选取想要看的原始ECG信号 ,达到辅助医生快速读图和诊断的目的。     

基于改进小波阈值算法的ECG肌电信号去噪研究

为了解决传统软、硬阈值算法对肌电信号去噪后心电图（ECG）信号幅值降低和存在局部异常尖峰,导致去噪效果较差的问题。通过研究小波阈值算法的去噪原理和优化规则,基于双曲正切函数构造出一种具有连续性、结构简单、灵活性较高的可调阈值函数和改进的分层阈值,并分析得到小波分解含噪ECG信号的最佳小波基函数和分解层数,提出了一种改进的小波阈值算法。将软、硬阈值算法、相关文献中的阈值算法和本文所提改进阈值算法对含有真实肌电信号噪声的ECG信号进行去噪对比研究。实验结果表明：本文改进阈值算法能较好地去除ECG信号中的肌电信号噪声,并能更好地保持ECG信号波形特征,且Pearson相关系数值大于其他阈值算法。定性和定量结果表明,本文所提改进阈值算法对ECG肌电信号噪声具有较好的去噪效果。     

一种可在胸外按压期间进行室颤节律辨识的新算法

在心肺复苏期间,由于胸外按压对心电(ECG)信号产生了机械干扰,无法可靠地辨识心电节律。而中断胸外按压会减小复苏成功的可能性,所以本文研究开发了一个新的滤波算法——增强最小均方(eLMS)算法,可以在无需硬件参考信号支持的情况下,成功滤除胸外按压干扰,达到在不间断胸外按压的情况下正确辨识室颤(VF)节律和正常窦性(SR)节律。该滤波算法仅用受按压干扰的心电(cECG)信号实现滤波,无需其它参考信号。通过在不同信噪比的情况下混合ECG信号和按压干扰信号来验证该算法,并且与其它已经成熟的算法比较。验证结果表明在不同信噪比情况下,eLMS方法的辨识结果均优于其他方法。进一步研究表明,仅用cECG信号就可以很好地辨识心电节律。本算法的成功研发降低了体外除颤仪的研发成本,提高了心电节律辨识的准确性以及复苏成功的可能性。     

用QRS检测的神经网络自适应匹配滤波

这里,我们介绍一种用于QRS检测、基于人工神经网络(ANN)的自适应匹配滤波方法。用一个ANN自适应白化滤波器模拟ECG固有的非线性、非稳态的低频成分。包括绝大多数高频QRS复合波能量的剩余信号,经过一个线性匹配滤波器来检测QRS复合波的位置。我们提出一个算法,根据从ECG信号中检测到的QRS复合波,自适应地校正匹配滤波器的模板,以便对不同的对象来制定模板。这种ANN     

心电图波形基线漂移的数学形态滤波在线实时处理

研究数学形态学滤波器消除心电图波形的基线漂移。选择Maragos类型形态滤波器,得到平结构元为消除波形基线漂移最佳形态滤波形式,信号的衰减幅度由信号数字频率与结构元长度的比值唯一决定,由此归纳出平结构元长度大于或等于要滤波除去的分量的横向宽度的结论。借助Matlab软件进行算法模拟,并移植到DSP硬件平台上进行工程调试,实验表明,该方法运算简单,花费时间少于1 ms,能有效并实时地滤除基漂。     

用三次样条插值法对应动作电位波形

本文作者提出了一种基于三次样条插值技术来解决动作电位波形的对应方法。此方法计算迅速,时域可变为离散的傅氏变换。这个样条函数连续,有连续的一阶和二阶导数,且产生一平滑的插值函数。对任何时间间隔,插入系数都可通过六次取样近似得出。插值技术能以数倍于Nyquist频率的采