多道心电的识别

本文介绍一种以空间速率为基础的多导心电的识别方法，本方法能获得较高的准确性，并由选择的心动周期产生代表心动周期。

基于粒子滤波的多导心电信号的T波交替分析算法

对于多导心电信号中非稳态和非高斯的T波交替(T wave alternans,TWA)现象的分析,现有的方法都存在稳健性差的问题.提出了一种基于粒子滤波的多导联TWA分析方法,根据多导联TWA的分析框架,对经过预处理后得到的多导联ST-T段数据首先进行主成分分析,然后采用粒子滤波的方法对变换后每个通道进行TWA检测和对重构后的各导联进行TWA幅值估计,从而实现多导联T波交替的分析.仿真实验结果表明,当交替信号与噪声的比小于-15 dB,多导联的粒子滤波方法的估计TWA幅值准确度高,并且没有出现TWA的漏检和误检情况.同时,对非稳态和非高斯的TWA具有很好的稳健性和抗噪性能.

多导联动态心电图中去除强噪声的滤波算法研究

为提高动态心电图自动分析的准确率,本文提出一种检测动态心电图中强噪声段及去噪的方法。采用奇异点检测、脉冲分布密度等方法提炼特征数据并进行统计分析检出噪声段,并进行时空域的滤波。结果表明该方法能够准确检出强噪声段,有效去噪。