基于蓝牙智能心音带的心电图信号分析及其在疾病诊断中的应用研究

心电图信号是评估心脏功能和诊断心脏疾病的重要工具。本研究旨在探索基于蓝牙智能心音带的心电图信号分析方法及其在疾病诊断中的应用,介绍了心电图的基础知识,强调了其在疾病诊断中的重要性;详细讨论了蓝牙智能心音带的原理和设计,以及心电图信号采集技术的改进;进一步探讨了心电图信号的预处理和滤波技术、特征提取方法,以及心律失常的检测与分类算法;阐述了心电图信号在心血管疾病诊断和监测、心律失常检测与分类,以及其他疾病诊断和辅助判断中的应用;研究的局限性和进一步改进方向也得到了探讨。本研究为心电图信号分析及其在疾病诊断中的应用提供了重要参考。

基于改进变步长最小均方算法的心电图信号去噪

针对定步长和现有变步长最小均方(LMS)自适应滤波算法对心电图(ECG)信号去噪效果较差的问题,提出一种基于分式函数改进的变步长LMS算法。首先利用分式函数构造出改进的变步长LMS算法的步长函数式,通过理论和仿真分析得到该算法参数的最佳取值,并在相同条件下与定步长和其他变步长LMS算法进行性能对比,验证了该算法具有更快的收敛速度、更低的稳态误差和更小的计算复杂度。然后将该算法与定步长和其他变步长LMS算法在相同条件下对含多种真实噪声的ECG信号进行去噪效果对比。实验结果表明,相比于其他算法,该算法能更好地去除ECG信号的噪声,且去噪后ECG信号的信噪比最大,均方误差最小,Pearson相关系数最接近于1。

小波分析应用于对心电图信号实时处理的研究

简要介绍了小波变换原理和Mallat快速小波变换算法 ,重点介绍了如何运用小波分析对心电图 (Electrocardiogram ,ECG)信号消噪 ,并解决了它所涉及到的问题 :小波函数的选取、噪声频段的分析、阈值处理和解决了在ECG信号采样中实时小波滤波所遇到的问题———数据滤波前的分段和滤波后的衔接 .通过实验的证明 ,提出的方法能够很好地滤除ECG信号中的基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其它高频干扰 。

基于多分辨率分析的心电图信号去噪算法

在心电信号的采集过程中 ,不可避免地会混入肌电噪声、基线漂移和 5 0Hz工频干扰等噪声信号 ,不同程度地造成了常规心电图 (ECG)特征识别方法对心电信号特征点提取的误判和漏判。根据二进小波在各个尺度上所具有的不同带宽的带通滤波特性 ,提出了二进小波去噪和特征提取的算法。所提算法能很好地抑制各种干扰 ,可消除基线漂移 ,为运用阈值法等识别算法对心电信号进行实时准确的特征识别提供了理想的波形。采用MIT/BIH数据库中的心电数据对算法进行检验 。

基于变分模态分解的心电图信号半盲提取算法

针对传统心电图信号提取算法存在信号降噪效果不理想、效率低且误差较大问题,提出心电图信号半盲提取算法。采用变分模态分解方法分解输入心电图信号,获取有限个固有模态分量,按照大小顺序排列固有模态分量信号频率,同时对高频固有模态分量进行均值滤波;重构高频固有模态分量以及保留下的低频固有模态分量,结合半盲反卷积单源分离以及心电消除算法,完成心电图信号半盲提取。为验证所提方法的有效性,设计实验。实验结果表明,研究的算法降噪效果更好,能够以更高效率、更低误差完成心电图信号半盲提取,能够为相关领域研究提供可靠基础。

变分模态分解在去除心电图信号基线漂移中的应用

心电图(ECG)信号可反映心脏电生理功能活动状态并能为临床心脏病准确诊断提供有重要价值的信息。检测到人体的心电图信号,通常伴随着很多干扰,其中基线漂移干扰很大程度影响了对心电图信号的准确判断。根据变分模态分解(VMD)理论,提出了一种去除心电图信号基线漂移的方法。选择合适的分解层数,利用变分模态分解将心电图信号分解为一组模态分量,去除含有基线漂移成分的模态分量,重构剩余模态分量得到去除基线漂移后的心电图信号。通过ECG信号仿真和实际数据处理实验,与经验模态分解算法比较信噪比提高了4 d B,且能够保持心电图信号的形态特征,有效去除了基线漂移干扰。

关于心电图信号的实时压缩与处理

关于心电图信号的实时压缩与处理首都医科大学任朝晖，孙涌心电监护在现代医学中应用越来越广范，所需记录的数据量非常大，如不压缩将占用大量磁盘空间。因此对动态心电信号的实时压缩处理变得十分重要。从技术角度来讲，对心电信号的压缩方法主要有以下几方面的特点：实...

基于小波分析的去除心电图信号中高频噪声算法研究

通过分析心电图(ECG)信号的噪声来源,采用了小波分析作为ECG去噪方案,并对相关理论和算法进行了阐述。

数字技术和软件仿真相结合的心电图信号发生器

介绍了采用ATMEL89C2 0 5 1单片机作为微处理机 (MPU) ,将数字技术和软件仿真结合 ,研制的心电图信号发生器。它可以产生多种标准心电图信号波形 ,对仪器进行实时检验标定 。

基于自适应滤波的心电图中呼吸信号的提取方法

目的:利用基于递归最小二乘(recursiveleast square,RLS)算法的自适应滤波器对心电图信号进行滤波,提取心电信号中的呼吸信号.方法:通过对常规的肢体导联心电检测设备获取的心电信号进行处理,提取心电特征信号R波幅度序列和R波间期序列作为自适应滤波器的原始输入信号和参考信号,通过RLS算法的自适应滤波,提取心电图中调制的呼吸分量.结果:经过时、频域分析,自适应滤波后估算出的呼吸信号与真实的呼吸信号在时域和频域都显示出了良好的相关性.结论:本方法设计合理,结果准确可靠,是一种简便高效、无创、低成本的呼吸监护手段.

基于隐马尔可夫模型的躯感网心电图信号特征提取方法

为了解决躯感网的心电信号特征提取问题,结合心电图信号波形的特征区间,建立了面向心电图信号特征提取的离散隐马尔可夫模型;并面向该模型定制了专家标注选取、导联选取、观察数据归一化、三元组初始值选取以及训练数据量选取等方法.最后,采用Baum-Welch算法训练HMM模型的参数,并利用Viterbi算法提取心电图的信号特征.仿真结果表明,基于HMM的心电图信号特征提取算法的复杂度较低、精确度较高、实时性较好,适合在线处理非线性、动态变化的心电图信号,能够满足基于躯感网的心电图信号特征提取的性能要求.

信号平均心电图与非缺血性室性心动过速

信号平均心电图与非缺血性室性心动过速黄震华综述徐济民审校信号平均心电图（ＳＡＥＣＧ）检测心室晚电位对于心肌梗死病人的预后估测、冠心病患者心血管事件和猝死危险性测定有重要意义。最近研究表明信号平均心电图和心室晚电位对各种非缺血性心脏病引起的室性心律失常...

心肌梗塞面积与信号平均心电图临床应用研究（附110例前壁梗塞患者分析）

对１１０例前壁心肌梗塞的患者应用体表心电图Ｗａｇｎｅｒ积分系统估算其心肌梗塞面积，根据其积分分成≤５分、６～９分和≥１０分３组，用信号平均心电图检测心室晚电位并作心电图监测。结果：小面积（≤５分）的心室晚电位和室性心律失常发生率最低。证实心肌梗塞面积与晚电位的产生及室性心律失常呈正相关。作者认为：体表心电图ｗａｇｎｅｒ积分判断前壁心肌梗塞面积方法简单，它有助于评价和判断患者的预后及治疗。

信号平均心电图对冠心病的诊断价值

本文观察信号平均心电图（ＳＡＥＣＧ）对冠心病的诊断价值，对老年冠心病组和老年对照组的ＳＡＥＣＧ进行分析。老年冠心病组滤波后ＱＲＳ波时限（ＴＱＲＳ）、滤波后ＱＲＳ电压低于４０μＶ的时限（ＬＡＳ４０）、滤波后ＱＲＳ终末４０ｍｓ的平均平方根电压（ＲＭＳ４０）分别是１０４．４５±２０．０１ｍｓ、３０．６９±７．７１ｍｓ、３８．８８±６．７１μＶ，与老年对照组相比明显差异（分别为Ｐ＜０．０５、Ｐ＜０．０１、Ｐ＜０．０１）；在非老年人群中，超声运动负荷试验阳性（ＥＸＥ．Ｐ）组与对照组和超声运动负荷试验阴性（ＥＸＥ．Ｎ）组的ＴＱＲＳ、ＬＡＳ４０、ＲＭＳ４０对比，前组较后２组也存在明显差异（分别为Ｐ＜０．０１、Ｐ＜０．０５、Ｐ＜０．０１）。表明ＳＡＥＣＧ作为无创伤性和安全的方法，对冠心病的诊断具有一定的临床价值。

阵发性房颤患者的信号平均心电图

本文对10例阵发性房颤患者,通过改进信号平均心电图的二项技术参数来检测心房晚电位。研究结果提示,以高频P波时限(HFPD)≥125ms和P终末20ms的均方根电压(tRMS_(20))≤3.5uV为阳性标准,其敏感性、特异性和准确性分别为90％、90.9％和90.6％。表明只要R波触发的信号平均心电图运用得当,是可用于检测阵发性房颤患者。

特发性室性心动过速患者的信号平均心电图频域分析

为进一步明确特发性室性心动过速的病因及机制,对18例左心室特发性室性心动过速、8例右心室特发性室性心动过速患者及17例正常对照者进行信号平均心电图检查,并对于其时域、频域结果进行分析。结果显示:时域分析:左、右心室特发性室性心动过速组中各1例晚电位阳性,正常对照组无晚电位阳性。频域分析:左、右心室特发性室性心动过速组AR_1(20—50Hz/0—50Hz)的平均值(328.77±43.81,338.05±43.81)均高于对照组(300.08±23.75,P<0.05);左、右心室特发性室性心动过速组的AR_2(40—120Hz/0—120Hz)的平均值(119.71±34.69,115.22±27.74)显著高于对照组(90.74±16.32,P<0.05)。频谱分析发现部分特发性室性心动过速患者QRS终末波所含的高频成分增加,可能存在轻度心肌传导异常。

信号平均心电图频域分析的研究

本文将66人分为室速、无室速及正常人三组,探讨信号平均心电图频域分析法及其阳性标准值。结果表明以QRS起始后60ms为起点的140ms片段,以(60～120Hz)/(0～30Hz)的频段比,所得的两个参鼓AAR(振幅-频率面积比)、PAR(能量-频率谱面积比)可以正确区分室速与无室速患者,它们的异常值为AAR≥54,PAR≥1.9。本文还对比了时域与频域分析法的价值,结果表明频域分析法优于时域分析法,可用于伴有束支阻滞患者。

基于小波变换的心电图信号特征点的检测分析

目的:总结小波变换理论在心电图信号特征点检测中的价值。方法:基于小波变换多分辨分析理论,对心电信号进行去噪处理及,通过小波变换逼近信号对基线漂移进行滤除,滤除高频噪声,心电信号平均值设为0。分别采用时间电压法、面积法以及幅值法对平均心电轴进行测算。结果:面积法精确度最佳,显著高于其他两种方法(P<0.05)。结论:以小波变换理论作为基础,应用面积法能够显著提高心电图信号特征点检测的准确性。

降低信号平均心电图假阳性的最佳晚电位标准

本项研究的目的是要讨论正常受试者的信号平均心电图(SAECG):1.不同滤波频率下假阳性的发生率和晚电位标准,2.晚电位在整个期间的重复性。在46名正常志愿受检者中,QRS 向量大小以25、40和100Hz 的频率双向高通滤波。当高通滤波频率增加时,QRS 持续时间从98±9 ms 减至92±ms(P<0.0001),终末 QRS 均方根电压从60±41μV 降至14±9μV(P<0.0001),同时终末 QRS 低幅信号持续时间从27±7ms 增至41±14ms(P<0.0001)。对于单独的参数而言,假阳性试验的发生率在2%到41%之间,而使用异常 QRS 持续时间结合均方根电压或低幅信号持续时间都未有假阳性结果。在6.4±0.