心电信号的小波变换识别方法

本文把小波变换应用于心电信号的识别。探讨了伸缩尺度和伪频率 (译自pseudo -frequency)之间的关系 ;利用二进双正交样条小波对室扑信号按Mallat算法进行小波分解 ;

心电信号的非线性小波检测方法

将非线性小波方法应用于心电信号的检测。利用二进Daubechies小波对有高频噪声干扰的心电信号按Mallat算法进行小波分解;探讨了非线性小波检测方法;结合Lipschitz指数判据,将其应用于高频干扰心电信号的去噪,实现了滤除噪声的同时又有效地恢复了心电信号。

基于FPGA的QRS波群检测方案设计与实现

根据小波变换的多分辨率和突出信号奇异点的特性,将小波变换应用到心电信号的自动检测中,设计并实现了基于FPGA的QRS波群检测方案.采用Mallat算法对心电信号进行4级分解,并在3,4级尺度上使用自适应阈值完成极值对的检测,确定了R波的位置.采用医学相关理论对检测结果进行优化,进一步去除错检点,补偿漏检点.提出了在FPGA上实现本方案的方法,采用VHDL编程在Altera公司的CycloneII芯片上实现,并用MIT-BIH数据库进行了验证.实验结果表明,本方案检测精度较高,避免了心律失常较为严重时发生的错检情况.

小波去噪方法的仿真研究

去除在心电信号采集过程中混入的基线漂移等噪声信号,避免噪声对心电信号特征点的识别和提取造成误判和漏判。利用样条小波小波对心电信号按Mallat算法进行分解,然后小波重构的算法进行去噪。采用MIT-BIH数据库中的心电信号进行仿真、验证,有效去除了噪声信号。此方法实时性好,为临床分析与诊断莫定了基础。

小波变换在心电信号检测中的应用研究

[目的 ]对心电图数据进行预处理和特征提取。 [方法 ]对心电 (ECG)信号的检测 ,最关键的是对QRS波群的检出。本研究利用小波在时、频两域具有表征信号局部特性的能力 ,适当选择基本小波 ,应用Mallat算法对心电图信号进行多尺度分解从而检测出QRS波。 [结果 ]在Mallat算法实现时 ,选用适当的基本小波 ,清晰的检测出了QRS波群。 [结论 ]小波变换原理检测ECG信号中QRS波群具有很好的效果 ,而且选用不同的基本小波 ,可以检测出不同频率成份的波段 。

基于小波变换的心电图信号特征点检测

心电图信号特征点的检测是心电自动诊断技术的基础。利用小波变换多分辨分析对心电信号去噪,利用小波变换逼近信号滤除基线漂移,采用默认阈值处理滤除高频噪声,并且将心电信号的平均值置为0。在R峰检测中,针对单独考虑23细节信号会出现漏检的情况,综合考虑23和24两个尺度上的细节信息,能够有效地防止漏检。提出有效防止误检的方法,并取得了良好的效果。分别采用面积法、时间电压法、幅值法计算平均心电轴,比较结果发现,采用面积法具有精度高的优点。

结合小波变换的独立元心电信号增强

论文应用小波变换的Mallat算法从一路带噪心电信号构造了另两路观察信号,从而满足独立元分析要求的观测信号向量维数不小于独立信号向量维数的条件;在此基础上,采用FastICA算法对三路心电信号进行独立元分解,分离效果理想。