基于差分阈值法和BP神经网络算法的心肌梗死诊断

目的使用差分阈值法和BP神经网络算法对采集的心电信号进行分析,建立了心肌梗死疾病病发模型,实现心肌梗死疾病的诊断。方法首先使用差分阈值法对患有心肌梗死症状患者的心电数据进行分析并提取特征点,再使用BP神经网络算法对提取数据进行分类来实现疾病的诊断。结果该诊断模型的准确率可以达到95.65%,对患有心肌梗死风险人群的日常监护和就医指导有很大的帮助。结论基于差分阈值法和BP神经网络算法可实现心肌梗死的初步诊断。

基于改进的差分阈值法心脏远程监测的实时与回顾性分析

目的:观察基于改进的差分阈值法心脏远程监测记录仪对心电信号特征参数提取以及自动分析的准确率。方法:通过对8957例患者采用改进的差分阈值法确定心电信号波形参数的"心安宝"XAB-M3AG型远程心电监测记录仪检测,分析接受到的心电实时条图。结果:共接收心电实时数据46 967条,其中手动发送9564条,定时发送25 830条,自动发送11 573条,异常者占自动发送的49.5%,其余多为活动中干扰所致。结论:基于改进的差分阈值法的提取算法复杂性较低,精确度较高,有很好的实时性,能够有效地实现心电信号实时监测。

自适应差分阈值的心电信号R峰检测算法

针对传统差分阈值算法的不足,设计了一种自适应差分阈值算法实现对R峰的准确检测。该算法能够依据R峰高幅值、高斜率的特征自适应更新信号检测阈值,并且根据R-R峰之间的心率间隔特征,设计回溯判定机制提升算法的灵敏度和适用范围。文中选用MIT-BIH心率失常数据库中的心电数据作为信号样本,采用带通滤波和小波变换相结合的方法完成对心电信号的去噪,依据自适应阈值检测实现对心电信号的R峰特征提取。从实验结果来看,自适应后的差分阈值法将心电信号的检测准确率提高到了99.59%,灵敏度达到了99.64%,减少了R峰检测过程中漏检、误检情况的出现,提高了检测的准确性。

改进差分阈值和位移匹配模型的车辆跟踪算法

调查发现实际马路上同时运动的车辆较多,而传统跟踪算法大多针对单一目标,故针对多移动车辆目标的检测跟踪问题,提出一种基于改进差分阈值和位移匹配模型的移动车辆跟踪算法。对于移动目标的检测,该算法采用的是一种分簇差分和阈值检测方法。首先将监控图像前后帧匹配后得到的白色区域进行分簇处理,通过设置可调整的阈值来去除噪声点和移动行人目标,并计算处理后的簇的距离均值,将距离均值相同的簇归于一个候选组。再采用位移匹配模型,通过分析得到的位移阈值来对相同移动目标进行判断,并且采用数字对多个移动目标进行标识。仿真结果表明,该算法在白天和夜晚的条件下都能对移动目标进行检测跟踪,并通过阈值的调整,实现了只针对移动车辆的专用目标跟踪。

心电信号QRS波群检测算法研究

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,快速准确地检出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提.该文对QRS波群的检测算法进行了研究,对传统差分阈值法在R波检测中存在的一些问题加以改进,将正向和倒置R波分开检测,提出了在自适应差分阈值法检测正向R波的基础上,用幅值基线比较法检测倒置R波的检测方法.在Q、S波检测方面,文章以差分法为基础,给出了Q、S波定位的一种简便易行的方法.利用美国麻省理工学院的MIT_BIH心电数据库和临床实测数据对以上方法进行验证,QRS波群的检出率高达99.4%以上.实验结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。

心电信号QRS波检测算法的设计与仿真

心电信号的检测是心电图分析和诊断的基础,在心电信号的分析中,快速准确地检出QRS波群是非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提。针对传统心电检测算法实时性差、错检漏检率高的问题,研究设计出正反双向自适应差分阈值检测算法,并增加R波错检漏检补偿算法。经过美国麻省理工学院的MIT-BIH心律失常数据库验证,检测的准确率达99%以上。实验结果表明,算法简单有效、准确率高,适合实际的应用。

基于三次B样条曲线拟合的血压检测算法设计

针对基于示波法的电子血压计采用幅度系数法作为血压判定算法存在的个体适应性差的缺点,文中提出一种结合幅度系数法和波形特征法对脉搏波采用三次B样条曲线拟合的血压检测算法,即在较宽松的包络线幅度范围内寻找收缩压和舒张压的特征点。针对脉搏波波形起伏变化大的特点,提出动态差分阈值法来定位脉搏波峰值点。选用STM32F103RCT6单片机作为主控芯片对信号进行采集和处理。实验测试结果表明,文中算法与标准水银血压计相比,误差均值都在5 mmHg内,符合ANSI/AAMI标准。说明文中算法能够提高特征点的准确率,提升血压检测的准确性和自适应性,可作为血压判定的依据。

基于Linux的心电监测系统设计与算法研究

面向社区和家庭医疗监护,以便满足人们检测心电方便、省时的需求。以便携、低功耗为目标,采用HKD-10B心电采集模块和S3C2440设计了无线心电监测系统,包括数据采集、数据处理、无线传输等模块;基于Linux2.6.32操作系统平台开发了终端软件。运用形态学滤波器对ECG信号作预处理,并提出了采用动态差分阈值和R-R间期自适应结合检测R波的方法,该方法克服了传统差分阈值法中存在漏检和多检问题,具有自检功能。最后通过实验,表明用户可通过该心电监测系统能准确获取ECG特征,且能在前端LCD上实时显示心电图。

胎儿心电信号检测算法的研究进展

介绍了胎儿心电信号(fetal electrocardiogram,FECG)的预处理方法,综述了差分阈值法(difference threshold arithmetic,DTA)、小波变换(wavelet transform,WT)法、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)法、机器学习算法和多导联融合检测算法等常用的FECG检测算法的原理及其国内外研究现状,分析了各FECG检测算法的优缺点,指出了融合多种检测算法、设计轻量型训练模型、引入迁移学习算法和提高算法自学习能力是未来FECG检测算法的改进方向。

心电信号中R波的自适应检测方法

阐述一种检测心电图中R波的方法,通过小波阈值去噪及小波分解与重构去噪法去除心电信号的噪声,使用差分阈值法对心电信号中的R波进行自适应检测,其中阈值的选取具有自更新的特性。对R波多检与漏检的分析,设计相应的辅助策略检测R波。使用MIT-BIH标准库中的心电数据对本方法进行仿真验证,结果表明:本方法能够准确有效地检测出心电图中的R波。

基于肤色识别的人机交互方法在游戏中的应用研究

利用计算机视觉技术实现游戏人机交互来提高游戏的娱乐性,是当前国内外应用研究的热点。文中提出了采用肤色检测技术应用于游戏交互的方法。通过摄像头对肤色进行采样,再利用统计方法对皮肤颜色进行分析建立肤色模型;采用背景差分阈值分割法和Camshift算法进行手势跟踪监测,获取手的位置;将手的位置作为信号传递给游戏角色,从而控制游戏。在VC++6.0下,使用OpenCV和OpenGL开源库,构建了普通摄像头视觉游戏实验平台,通过手势的运动轨迹控制粒子系统喷射方向。实验结果表明,通过肤色进行手势跟踪监测,进而控制游戏角色运动,具有很好的实时性和交互性。

同步十二导ECG波形边缘自动检测算法

心脏的活动状态除了反映在心率上，更主要的是通过ＥＣＧ中的Ｐ、ＱＲＳ和Ｔ波的波形以及它们的各种参数反映［１］。ＥＣＧ信号的参数提取和波形识别是ＥＣＧ分析诊断系统的关键，要保证分析的准确性和可靠性，需要首先精确定位这些子波的边缘（起点和止点）。对于标准十...

考虑参与碳交易市场的大规模屋顶光伏经济性分析

屋顶光伏迎来大规模发展,同时随着我国碳交易市场的不断完善,大规模屋顶光伏发电所产生的碳指标可通过企业履约或者参与碳交易市场进行交易,从而获得除电费以外的收益。针对大规模屋顶光伏项目如何参与到碳交易市场以及进行碳交易对项目经济性的影响程度问题,文中首先研究屋顶光伏项目参与碳交易市场的路径和方法;其次,基于发电模型,建立含碳交易收益的屋顶光伏全寿命周期经济性模型;然后,为了定量分析碳交易收益,提出一种基于差分阈值滤波法的改进灰色预测GM(1,1)模型对未来碳价进行预测;最后,对大规模屋顶光伏应用场景进行算例分析。结果表明,考虑参与碳交易市场的大规模屋顶光伏具有较为显著的经济性提升。

VMD-DDT对脉搏波信号预处理的研究与分析

脉搏波信号中蕴含了众多反映人体心血管状态的信息。利用PPG技术得到的脉搏波信号,不可避免地会受到各种因素的干扰,对噪声进行抑制并对PPG信号的主波峰值点进行准确检测是获得PRV的前提。本文首先根据VMD理论,提出了一种对PPG信号进行噪声抑制的方法,在保持PPG信号有效性的同时,相较于巴特沃斯数字滤波器获得处理后的PPG信号,信噪比平均提高了2dB。随后提出了改进的动态差分阈值法对PPG信号的主波峰值点进行检测,实现了对峰值点检测,平均准确率为98.59%。

淹没在分形噪声中的心电信号R波检测

针对淹没在1/f分形噪声中的心电信号的R波检测问题,基于小波变换、W iener滤波与自适应差分阈值法,提出一种去除1/f分形噪声、检测心电信号中R波的方法。该方法先将带有1/f分形噪声的心电信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声进行白化,然后利用自适应W iener滤波实现噪声和有用信号的分离,估计出各子带中的有用信号,利用小波重构恢复出有用的心电信号,最后利用改进的自适应差分阈值法检测心电信号中的R波。实验结果表明,该方法能有效地消除心电信号中的分形噪声,准确实时地检测出R波位置。

面向网络边缘侧的心电信号处理技术

随着边缘计算的兴起与边缘设备计算能力的提升,网络边缘侧开始拥有足够的计算能力和决策能力来提供实时性更强、反馈速度更快、可靠性更高的智能服务。以网络边缘侧作为应用背景进行心电信号(electrocardiosignal,ECG)处理技术的研究,结合形态学滤波与平滑滤波对心电信号进行去噪;以差分阈值法为基础进行R波检测算法的设计,通过引入一阶差分平方作为补充、使用RR间期对波峰进行筛选、阈值自适应更新等方法,减小噪声对R波检测算法的影响,提高R波检测的准确率。结果表明:本文算法具有较高的可靠性和实时性。

基于BLE的Android心电监护软件

为了降低心电监测系统的成本,减少长时间监测的功耗和云端服务器的压力,针对远程心电监护系统的需求,设计并实现基于BLE的Android心电监护软件。监护软件主要包括登录模块、通信模块、显示模块、分析模块、存储模块和云端交互6个功能模块。采用典型三层结构分层设计软件的整体架构。基于BLE设计数据链路层协议与心电采集器通讯以获取实时数据,分析后采用Surface View绘制动态心电图,同时采用SQLite进行本地存储以及采用3G网络同步心电数据。测试结果表明,该客户端能实时获取心电数据,流畅刷新心电图以及实现数据分析、存储与云端同步等功能。

小麦精量播种机排种高精度检测系统设计与试验

为实现小麦精量播种机播种量的精准检测,基于电容传感器设计了一套高精度小麦种子粒数检测系统。研究了小麦种子以单粒形式下落和多粒同时下落两种方式下的电容与小麦种子数目之间的关系。对于小麦种子以单粒形式下落,提出用差分动态阈值法检测小麦种子数目,试验表明检测的最大相对误差为1. 54%;对于多粒小麦种子同时下落,排种轮转速从20 r/min到55 r/min,每增加5 r/min,分别建立小麦种子数目与电容积分值之间的最小二乘回归模型。试验结果表明,根据实际转速和速度最近原则选择相应的回归模型,该系统对不同的排种转速均具有较高的检测精度,相对误差介于-2. 16%～2. 23%之间。对于小麦精量播种机不同的排种模式或不同的排种速度,所设计的排种检测系统均有较高的检测精度。

胎儿心电信号检测算法的研究进展

近年来胎儿心电信号的预处理方式包括多导联融合检测算法、机器学习算法、经验模态分解、小波变换、差分阈值法等多重方法,同时近年来随着医学影像学及医疗器械的快速发展,胎儿心电信号的检测算法的国内外研究及其原理均有显著的突破及发展。目前,对于胎儿心电信号的检测算法提高检测算法的自学习能力、引入迁移学习算法、轻量型训练模型设计、多种融合检测算法等是未来胎儿心电信号检测算法的研究新方向。本文对近年来胎儿心电图的预处理方式、检测算法的国内外研究突破情况及其原理进行综述、分类介绍。