基于集合经验模态分解和信号结构分析的心电信号R波识别算法

R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先通过EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列本征模态分量,然后对分解后的各模态分量作独立成分分析以提取出R波特征最明显的成分,对该成分进行结构分析,从而实现对R波的准确定位。仿真结果表明,该文算法对带噪声心电信号的R波识别具有更优性能,对异常心电信号的R波识别也具有明显效果。

基于EWT和结构特征提取的心电信号R波识别算法

R波作为心电信号中最明显的特征,常作为确定心电信号其他波段的重要依据.针对现有算法识别率低的问题,提出一种基于经验小波变换和信号结构特征的R波识别算法.首先利用经验小波变换对心电信号频谱进行自适应分割,在分割区间上构造合适的小波滤波器组提取出具有紧支撑的模态分量,然后对提取出的各模态分量进行频谱分析,找出R波对应的高频分量并对其进行结构分析,从而实现R波的准确定位.仿真结果表明,所提算法对心电信号R波识别的灵敏度达到99.93%,准确率达到了99.92%,阳性准确率达到99.99%,并且算法耗时仅0.68s,对R波具有很好的识别效果.

心电信号分析中识别R波的一种算法

作者报告一种在心电信号分析中识别R波的算法,介绍了算法的思路、主要特点和实验结果。算法较多地考虑了异常形态R波上各种畸形和切迹对识别的影响,以求在保证识别正常形态R波的同时,较准确地识别异常形态的R波。算法适合用于长时间连续记录心电信号的计算机分析。

基于提升小波的心电信号R波检测算法研究

心电信号特征波的准确检测是心电信号自动分析和诊断的关键,其中QRS波群的R波识别更是计算心率,区分心率失常及心率变异性分析的前提和基础。本文在提升小波算法的基础上,对传统的差分阈值算法进行了改进,通过对R波第一检测点及时间窗宽度的精细优化,使得本文改进后的差分阈值算法具有更好的实时性及更强的R波识别率。使用MIT-BIH标准心律失常数据库的心电信号数据作为样本数据进行实验,实验表明本文改进后的差分阈值算法能够准确检测R波的特征值,R波识别率高且明显优于传统的差分阈值算法。

基于Context模型的ECG信号二维压缩

提出一种基于Context模型的ECG信号二维压缩方案.通过模极大检测和循环匹配识别R波特征,自动构建ECG图像,并根据心动周期信息制作编码数据图,之后对ECG图像进行一维离散小波变换和带截止区均匀量化,量化系数被分解为重要位置图、符号流、最高位位置流和剩余比特流,最后结合编码数据图进行基于Context模型的自适应算术编码.实验针对MIT-BIH心律失常数据库的两个数据集进行压缩.压缩比为20时,新方案的百分均方根误差分别为2.93%、4.31%,低于JPEG2000压缩方案的3.26%、4.8%.结果表明新方案优于其它ECG压缩算法.

基于SignalLab组件库的生物医学信号处理软件开发

目的:研究快速开发生物医学信号处理软件的方法,缩短开发时间,提高工作效率。方法:在C++Builer开发环境下使用SignalLab组件库编写处理软件,对实际测量的人体心电信号进行一系列的分析和处理,包括FIR滤波、R波识别、R-R间期计算等。结果:通过调用组件库中的SLScope、SLFir、SLGenericReal组件,用少量的代码很好地实现了预先设计的软件功能,大大缩短了编程和调试时间。结论:SignalLab组件库方便易用,可以大大提高软件的开发效率,是生物医学信号处理科研和教学的有力工具。

心脏实时检测机器人的研究

目的:为了完成科学普及和宣传工作,国内各大城市先后投资兴建了科技馆,但生命科学部分还以图片为主,缺少动态和真实的科普设备。心脏实时检测机器人是利用左、右手同时接触心电图信号采集前端,记录并显示测试者的心电图,显示测试者的心率,以声光或显示器形式显示测试者心脏搏动,同步描绘三维模拟心脏跳动模型。为科技馆等科学普及场所提供一种新型科学普及设备。方法:利用高增益、低噪音放大线路记录测试者I导联心电图,通过对R波的识别,显示心率和输出心音[6],启动心脏跳动模型。结果:显示的心电图清晰,心脏跳动和测试者同步。结论:测试者可以通过机器人了解自己心脏跳动状态、心音和电活动。