基于稀疏分解和模糊理论的心电信号波形检测及识别

心电图是现代医学的一个重要诊断依据。用计算机检测识别心电信号波形,能缓解越来越庞大的心电数据给医务人员带来的工作压力,减少因疲劳、疏忽以及主观偏差产生的误差。利用改进的Gabor字典和粒子群优化算法,对心电信号做稀疏分解,并根据所得系数及对应的原子特性,建立模糊规则检测QRS波群。再在QRS波群前后,通过稀疏分解找到最有可能对应着P波、T波的原子,然后用模糊系统完成P波、T波的检测识别。实验表明,算法QRS波群检测正确率高,P波、T波波形识别符合专家的主观判断,算法切实可行。

基于稀疏分解和神经网络的心电信号波形检测及识别

心电图是现代医学的一个重要诊断依据。用计算机检测识别心电信号波形,能缓解越来越庞大的心电数据给医务人员带来的工作压力,减少因疲劳、疏忽以及主观偏差产生的误差。利用改进的Gabor字典和粒子群优化算法,对心电信号做稀疏分解。稀疏分解得到一个和原信号相比非常稀疏的解向量,与解向量中每个非零值相对应的是从字典中选出的和原信号结构特点最为接近的字典中的一组原子。根据解向量中非零值的大小以及对应原子的波形,确定此原子代表的波的波幅、波宽、波形、位置等信息。然后利用心电信号的先验知识,确定原子代表的波属于那种特征波(P波、QRS波群或T波),进而建立神经网络的训练样本。经过训练,神经网络将能实现对稀疏分解后的心电信号波形的自动检测识别。实验证明,此算法能同时实现几种特征波的检测及识别。

ASK混噪信号的自适应消噪系统

作者提出一种自适应消噪系统,对受强电干扰(宽带平稳过程)的ASK混噪信号有明显消噪效果。在分析消噪系统主要部件(平衡式自适应信号分离器及自适应波形识别检测器)性能的基础上,研制出硬件系统。经测试表明,该系统消噪效果明显。