心电信号预处理与心电信号分析

本文介绍了在一种便携式心电监护仪器中是如何对心电数据进行预处理和智能分析的．为了适应便携式仪器的特征，我们在心电信号预处理中采用了FFT滤波和滑动平均滤波的方法去除各种干扰并使图像得以平滑，同时采用了差分阈值法提取特征点，考虑到监护仪器的实用性，在心电信号分析阶段，我们采用了分析特征间期异常情况的方法来替代对病症的智能诊断功能。     

心电信号高频分量的提取方法研究

研究了高频心电信号的提取方法,提出了基于空间向量环模板匹配的信号平均方法,改善了信号平均的基准估计,并确保参与信号叠加的心电信号的心源同一性,使得各导联至少都具有相同的等效低通滤波器效应,试验数据分析证实了上述结果。     

心电信号预处理与心电信号分析

本文介绍了在一种便携式心电监护仪器中是如何对心电数据进行预处理和智能分析的.为了适应便携式仪器的特征,我们在心电信号预处理中采用了FFT滤波和滑动平均滤波的方法去除各种干扰并使图像得以平滑,同时采用了差分阈值法提取特征点.考虑到监护仪器的实用性,在心电信号分析阶段,我们采用了分析特征间期异常情况的方法来替代对病症的智能诊断功能.     

基于小波变换的心电信号准无损压缩算法

提出了基于小波变换的心电信号准无损压缩算法。在对原始信号进行一级小波分解的基础上，根据高频分量和低频分量所占位数的不同分别进行无损压缩。实验结果表明该方法失真度非常小，而且算法简单，运算速度快。     

基于神经网络的心电信号波形自动分类算法研究

心电图诊断是临床常规检查之一.医生常常需要分析心电波形形态上的各种特征,做出临床诊断,因此它对心血管疾病具有重要(诊断)价值.通过对心房肥大、心室肥厚、窦性心律紊乱三类常见心脏疾病的心电图诊断标准分析,采用人工神经网络方法进行心电波形分类算法研究,验证了给出的神经网络算法是可行的.     

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。     

采样率和放大器带宽对心电信号波形的影响

设计了高端截止频率分别为１００Ｈｚ、３００Ｈｚ、１０００Ｈｚ的三通过放大器；用三通道接同一信号，保证了信号的同源性及同时性。研究表明放大器时间常数对心电信号波形有影响，如时间常数０．１秒时，出现Ｔ波双相最为明显。放大器带宽越宽心电信号高频成分越多，但功率很小。心电信号细节主要由采样频率决定，硬件带宽对之影响次之。     

高分辨心电信号的时频平面维纳滤波研究进展与应用

时频平面上的维纳滤波器（ＴＦＰＷ）是一个建立在后验维纳滤波器原理上的新方法，其目的为了增强整体平均的效果。这篇文章从数学角度发展了ＴＦＰＷ滤波器，并且利用基本信号诸如正弦波、线性调频信号和真实的高频心电信号（ＨＲＥＣＧ）来估计这种滤波器的性能，ＴＦＰＷ滤波器的显著特征就是在于利用时频平面去适应信号的非平稳性。通过使用后验的整体计算统计学方法，这个滤波器可使其自身与被估计信号的时频结构相匹配，这个方     

采样率和放大器宽对心电信号波形的影响

设计了高端截止频率分别为１００Ｈｚ，３００Ｈｚ，１０００Ｈｚ的三通道放大器，用三妆同一信号，保证了信号的同源性及同时性，研究表明大放大时间常数对心电信号波形有影响，如时间常数０．１秒时，出现Ｔ波双相最为明显，放大器带宽越宽心电信号高频成分越多，但功主很小，心电信号细节主要采样频率决定，硬件带宽时之影响次之。     

ECG信号小波变换与峰谷检测算法的研究

本文在ECG信号检测过程中，将ECG信号在3尺度上的Haar小波分解的细节信号模极大值对检测与数学形态学峰谷检测相结合，提出了ECG信号小波变换与峰谷检测算法，该算法弥补了小波变换算法对ECG信号时域特征检测的不足，有效地提高了ECG信号检测的准确度。     

心电信号及各组分的频率分布和有效带宽研究

本文用等长数据分析法对３４例１９－３０岁健康人的心电信号进行ＦＦＴ分析，以自身整个心动周期信号总功率的千分之一水平为标准（自适应的）确定了整个心动周期心电信号各频段功率（绝对和相对）的分布，报告了整个心动周期信号带宽为０－５８±１９Ｈｚ，Ｐ波带度为０－８±３Ｈｚ，ＱＲＳ波带宽为０－５５±１９Ｈｚ，Ｔ波带宽为０－１１±２Ｈｚ．研究表明心电信号的能量主要集中在低频段，随着频率增高相应的能量逐渐降低．心电信号存在高频成分，甚至是５００Ｈｚ以上的成分．     

冠心患者与健康人同步12导联ECG信号的李雅普诺夫指数谱比较研究

本研究首次计算了60名具有窦性心率的冠心患者(Coronary atrery disease:CAD)和60名健康老年人的同步12导联心电图信号的李雅普诺夫指数谱.发现对同一个人,从不同导联得出的Lyapunov指数是不同的,具有明显的空间分布特性.所有导联的ECG信号的最大Lyapunov指数L1均为正数,其余指数为负,心电信号表现出明显的混沌特征.同一导联相比较,冠心患者的最大Lyapunov指数L1低于健康正常人的最大Lyapunov指数L1,提示在心肌缺血的情况下,心电信号的混沌程度下降了,重构相空间中ECG信号的奇异吸引子的动力学复杂性降低了.结果表明,在估算Lyapunov指数时,有必要指明导联的位置.在Lyapunov指数谱中,最大Lyapunov指数可以将冠心患者与健康正常人区分开来,在心脏疾病诊断中具有潜在的应用价值.     

医用电子内窥镜图象畸变校正方法的研究

为了在有限口径下获得更大的观察范围,医用电子内窥镜广泛采用广角物镜,图像存在较为严重的畸变。畸变的校正对于快速发现、准确定位病灶,定量、定性分析病情具有重要意义。除利用传统的象差理论实现外,使用各种标准样板进行内窥镜图象畸变的校正是一种有效的方法。本文介绍了畸变的概念,讨论利用点阵样板进行畸变校正的理论;介绍了实现校正方法的三个步骤;样板图象的预处理、空间位置畸变校正和灰度重建;给出了具体的校正结果并分析了二种影响校正精度的误差源。     

神经信号经皮传输的电路设计与仿真实验

本研究旨在实现利用神经动作电信号控制多自由度假肢。针对植入的神经信号电极,研究了神经信号的放大。为了使植入电极测得的神经信号能无线地传至体外,作者借助E类功率放大器的输出功率受负载电阻影响的特点,通过时分复用技术实现了多路神经信号的经皮传输与识别。文中叙述的植入体内的放大电路、经皮发射电路均是通过体外E类功率放大器发射的射频磁场经感应线圈而获得工作电源。最后用本研究研制的电路模拟神经信号控制多自由度假肢,验证了神经信号的放大、经皮传输、识别控制的过程。     

RECOGNITION OF ASPECTS OF CONSCIOUSNESS THROUGH ASSOCIATION WITH EEG ALPHA ACTIVITY REPRESENTED BY A LIGHT SIGNAL

Subjects were instructed to attempt identification of feeling states which would keep on a blue light operated by EEG alpha activity. A closed physiologic feedback system was used and no stimuli external to the circuit were employed. A highly significant degree of enhanced alpha activity was achieved in the first practice session, and 60% of the subjects showed specificity of the response to the light signal situation as compared to the same situation without the light signal. Greatest achievement of enhanced alpha activity appeared to be related to narrowing of perceptual awareness and pleasant feeling states.     

用AR模型分析血流动力学信号

本文将时序分析方法应用于血流动力学信号的分析中，通过建立脑动脉硬化患者与正常组的颈总动脉血流波形信号的ＡＲ（ｎ）自回归系统模型，系统研究了患症组与正常血流动力学信号的统计性规律，试验分析研究表明，对除去均值的血流速度，血管直径变化波形分别建立的３０阶和２０阶ＡＲ模型是科学的。阐明了用ＡＲ模型分析血流动力学信号的可行性。