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。     

基于EMD方法和加窗的QRS波群检测算法

提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法和自适应加窗技术的QRS波群检测算法,该算法主要是利用Hilbert-Huang变换提出适合QRS波群检测的EMD方法,利用该算法对sddb数据库中第30号信号和mitdb数据库中第208号信号进行处理,得到R波的检测结果;同时,利用自适应加窗技术对Q点和S点的检测技术进行分析。通过对MIT/BIT心率异常数据库的部分数据进行R波检测,结果表明,本文提出的算法具有很好的检测效果,其R波的平均正确检测率达到了99.62%,QRS波群的平均敏感性为98.91%,相应的平均特异性为99.35%。     

基于EMD方法和加窗的QRS波群检测算法EI北大核心CSCD

提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法和自适应加窗技术的QRS波群检测算法,该算法主要是利用Hilbert-Huang变换提出适合QRS波群检测的EMD方法,利用该算法对sddb数据库中第30号信号和mitdb数据库中第208号信号进行处理,得到R波的检测结果;同时,利用自适应加窗技术对Q点和S点的检测技术进行分析。通过对MIT/BIT心率异常数据库的部分数据进行R波检测,结果表明,本文提出的算法具有很好的检测效果,其R波的平均正确检测率达到了99.62%,QRS波群的平均敏感性为98.91%,相应的平均特异性为99.35%。     

QRS复合波检测技术综述

心电图是诊断各种心脏疾病的一个重要手段,而准确识别QRS复合波也是多种自动化心电图分析方法的一个前 提。检测QRS复合波的传统方法主要有差分阈值算法、双阈值检测算法、经验模态分解法、小波变换算法等,这些算法的 主要步骤包括对心电信号进行预处理、特征提取和检测等,对心电信号质量要求比较高,且通用性不是很强。相对于传统 方法检测QRS复合波,人工智能的发展特别是深度学习的出现为QRS复合波检测提供一种新的方法,利用深度学习可自 主提取QRS复合波特征信息,从而进行精准定位,相比传统方法,鲁棒性更好,对信号质量不佳的数据检测效果更好。本 研究主要对用于QRS复合波预处理以及检测的技术进行综述,并对检测技术的发展进行展望。     

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。     

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。     

基于经验模式分解的心电特征提取算法

本研究应用基于经验模式分解的心电特征提取方法,利用第一本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量对QRS波进行定位,并通过减少分解层数、筛选次数、处理区域等策略实现了快速算法。利用MIT-BIT心律失常数据库的数据进行算法测试,取得较高的检测率,检测速度也有明显提高。实验结果表明,经验模式分解算法在QRS波定位中具有相当的优越性,临床应用中取得了良好的检测效果。     

基于经验模态分解和Hilbert变换的QRS综合波检测算法

提出一种新的有效结合经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的QRS综合波检测算法。采用EMD将心电信号分解成一系列内蕴模式分量(IMFs),舍去对应于高频噪声的IMF1和IMF2,舍去对应于低频噪声的最后两个IMFs和趋势项,能有效地抑制高频噪声和基线漂移。将降噪后的信号进行Hilbert变换,得到对应的解析函数,利用其包络,进一步抑制高大P波、T波等对QRS综合波检测的影响,采用自适应阈值进行QRS综合波检测。经MIT-BIH Arrhythmia Database全部数据检测验证,平均正确检测率可达到99.78%,表明本算法具有较高的正确检测率和良好的抗噪性能。     

正交小波变换的快速算法在心电QRS波检测中的应用

目的：研究基于小波变换的心电QRS波检测的准确率、抗干扰性和实时性，论证其在实际工程应用中的可行性。方法：作者在比较了不同小波基的检测准确率之后，采用一种基于三次B样条小波变换的心电QRS波检测算法，利用离散正交二进小波的快速算法-Mallat算法进行分解滤波，再利用小波变换与信号奇异点的关系，在2^3尺度下识别R波峰值，在2^1尺度上检测QRS波的起点和终点，QRS波的起点和终点对应于小波变换的一对符号相反的模极大值，R波的峰点对应于介于这对模极大值之间的小波变换过零点，并用美国MIT／BIH心电标准数据库分析该算法的准确率、抗干扰性和实时性。结果：该方法具有比较理想的检测准确率，在99％以上；对肌电、工频、基漂等常见的心电信号干扰有较好的容限度，即使心电序列伴有严重的基漂和高频、工频、肌电等干扰，也不影响QRS波的检测；此外，三次B样条小波基的滤波器个数少，提高了运算速度，采样11．4s的数据进行分析，耗时为0．2s～0.3S，实时效果较明显。结论：可以满足实际工程应用的需要。     

基于Ⅰ导联ECG的心肌梗死特征提取EI北大核心CSCD

提出了基于ECG导联Ⅰ的单周期信号的心肌梗死特征提取算法,避免了利用多导联ECG检测心肌梗死带来的不便。首先对导联Ⅰ的ECG信号进行去噪处理;然后,引入小波包算法提取QRS波群、T波的主频带,重构QRS波群、T波的波形并确定ST段的始末位置;最后,运用小波的多分辨分析对ST段进行分解并提取导联Ⅰ信号的心肌梗死的特征波形。实验结果表明,本文算法具有较高识别率,这为ECG导联Ⅰ信号用于心肌梗死的检测与诊断提供了依据。     

QRS波群检测常用算法的比较

QRS波是ECG波形中最显著的部分.由于QRS波检测是所有心电信号自动分析的基础,近几十年来,各种新算法层出不穷.本文分别对差分法、匹配滤波法、带通滤波法、小波变换法、形态学方法、长度和能量变换法这六种经典QRS波检测算法以及一种基于数学形态学及小波分解相结合的算法进行了原理阐述和检测效果对比,结果表明:经典算法通常能满足需求,但当噪声干扰十分严重时,联合算法更准确.     

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。     

基于下采样检测QRS波的新方法

针对目前QRS波检测方法的不足,结合心电信号主要集中在0.05～35 Hz这一特点,我们提出了基于下采样的QRS波检测新方法.首先对原始心电信号进行下采样,然后利用自适应、自学习原理设置幅值和斜率阈值检测QRS波,利用不应期特性降低误检率,再利用回溯技术降低漏检率,最后对得到的QRS波进行更新来实现原始心电信号中QRS波的检测.采用MIT/BIH心电数据库的数据和重庆医科大学附属医院提供的临床数据对该方法进行验证,准确率可以达到98%.结果表明该方法简单、快速、检出率高,并且不受采样率的影响.     

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。     

嵌入式QT环境下的QRS波群实时检测与分析

目的 QRS波群的检测是心电图分析的核心技术之一.本文在嵌入式QT环境下实现了一套QRS波群实时检测与分析系统.方法 系统采用四点平均对ECG信号进行滤波,再对ECG信号的一二阶差分值进行平滑处理,然后在较短时间窗内实现QRS波的实时精确定位.最后采用MIT-BIH标准数据库对算法效果进行分析.结果 对于MIT-BIH标准数据库中的绝大部分心电数据,改进后的算法有96％以上的准确率,运行时间在1ms左右.结论 改进后的算法能够满足远程终端对准确率和运行时间的要求.     

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。     

基于独立元分析和联合小波熵检测多导联ECG信号的QRS

QRS波群的准确定位是ECG信号自动分析的基础。为提高QRS检测率,提出一种基于独立元分析(ICA)和联合小波熵(CWS)检测多导联ECG信号QRS的算法。ICA算法从滤波后的多导联ECG信号中分离出对应心室活动的独立元;然后对各独立元进行连续小波变换(CWT),重构小波系数的相空间,结合相空间中的QRS信息对独立元排序;最后检测排序后独立元的CWS得到QRS信息。实验对St.Petersburg12导联心率失常数据库及64导联犬心外膜数据库测试,比较本文算法与单导联QRS检测算法和双导联QRS检测算法的性能。结果表明,该文算法的性能最好,检测准确率分别为99.98%和100%。     

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