LOWNS分类信号检测技术

目的:检测出Lown分级中各种室性心律失常,进一步完善便携式心电仪中心电的诊断分析,增强其功能.方法:本文提出一种在基于小波变换理论上检测出R波的基础上,采用适当的阀值并结合新的模板匹配方法检测出室性早搏,并进而检测出Lown分级中各种室性心律失常.结果:利用Matlab仿真工具,选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证,能正确检测出各种室性心律失常,错检率较低,实现简单,适合实时处理.结论:此方法正确率高,符合心电分析要求.进行算法优化后可嵌入到心电检测仪中实现应用.为便携式心电仪功能的完善有很大的帮助.     

基于小波的心电信号有效性检测方法

目的：检测采集到的信号是否为有效心电信号,提高后续心电诊断和分析的准确率。方法：将采集到的信号进行预处理,即去噪处理,主要抑制基线漂移,50Hz工频及其谐波干扰和肌电干扰;取滑动窗长度为4s,检测该段内信号是否有效。为了验证算法的准确率及对不同心电波形是否具有普遍适用性,对MIT-BIH Arrhythmia Database中48个记录,CU及MIT-BIH Noise Stress Test Database中部分记录进行了仿真、验证。结果：仿真实验证明该方法能正确区分有效和无效信号,错检率较低,实现简单,适合实时处理。结论：本方法准确率高,能减少后续心电诊断和分析的计算量并提高准确率,特别是对室颤检测,符合心电分析的要求。     

基于小波变换的心电信号去噪综合算法

目的：研究去除心电信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提高心电信号的自动识别和诊断精度。方法：利用Coif4小波对心电信号进行8尺度分解,采用小波分解重构法去除基线漂移,然后利用改进的小波闽值算法去除工频干扰和肌电干扰。结果：利用Matlab仿真工具,选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证,能有效去除这三种噪声,并且很好的保持R波的信息。结论：本算法在不丢失心电信号有用信息的前提下,可以较好的去除三种常见的噪声,可以用于心电信号自动分析之前的预处理。     

基于相关分析方法的非稳态心电T波交替检测研究

目的：研究T波段幅度、形态逐拍交替变化的心电变异现象检测。方法：本研究首先使用Mexican．hat小波检测R峰并对心电信号进行预处理;在提取T波矩阵方面为减少心拍间内差,采用点乘最大法,最大程度地对齐T波;最后基于时域相关分析方法检测T波交替幅度、交替心拍,追踪非稳态心电信号中短暂的交替数据段。结果：利用相关分析法对样本数据所测交替幅度与谱分析法相比更加显著,并且可以检测出谱分析方法无法检测的交替心拍。结论：时域相关分析方法能够更精确地追踪T波交替随时间变化的现象,但其对输入数据要求较高,因此在检测中可以先通过谱分析方法检测为阳性TWA的基础上,再对心电信号进行相关分析,从而确定非稳态交替时间段和更加准确的交替幅度。     

心电信号特征量的小波提取算法

目的:为了更准确地利用心电图(ECG)进行临床生理疾病诊断,提高心电信号的自动分析准确度.介绍了一种利用小波变换的时频局部化特性以及多分辨率特性对心电信号进行处理的算法.方法:使用定位准确.计算简便的二阶微分Mart小波使用多孔算法来对ECG中QRS波群进行标定.结果:将算法应用到MIT/BIH国际标准心电数据库进行仿真.结论:通过仿真证明,该算法能够很精确地定位QRS波群,为心电信号的后续研究打好基础.     

基于Visual C++的MIT-BIH心电数据管理系统的设计

目的:识读MIT-BIH心电数据库格式,为研究心电监护系统提供信号源,为心电算法的仿真打好了基础.方法:以VC++6.0为平台,利用面向对象语言编程读取心电数据,经过D/A转换输出到心电监护系统,仿真验证心电算法.结果:心电信号输出与回放同步,可有效控制信号源.实现截取、保存、回放任一段心电波形.结论:系统平台可作为心电信号软件管理平台,提供给心电监护系统进行仿真试验.