基于FPGA的实时心电信号处理系统设计

心电信号的实时滤波和压缩处理对于ECG的分析研究具有很大的意义,文章提出一种基于FPGA来实现对心电信号实时处理的方法,在FPGA内部采用FIR滤波和LADT压缩算法来实现对心电信号的实时处理,从而不但降低了模拟电路的复杂度,而且提高了系统的性能,经仿真实验验证,该系统可以很好的满足性能要求,并且具有系统结构简单紧凑、成本低、调试方便等优点。

基于高阶复杂性测度的心率变异信号分析

心率变异性反映了交感神经和迷走神经对心血管系统的综合调节作用,是评价心血管系统功能的重要指标.复杂度是描述时间信号序列信息量的一个重要参数,传统算法中的过分粗略化会丢失大量的有用信息,而高阶复杂度的引入可较大程度地避免这一问题.在利用Lorenz模型数据仿真的基础上,分别对25例正常人样本和25例充血性心力衰竭病人样本的心率变异信号的1～15阶Kolmogorov复杂度进行了计算,通过对比分析后确定,5阶Kolmogorov复杂度在临床医学上可以为分析心率变异信号获得更为理想的效果.

基于最小二乘法原理的动态心电信号伪差识别

讨论了目前24 h动态心电信号中一些常见的伪差原因,提出了一种新的识别心电伪差的实用方法,即利用最小二乘法原理,对伪差进行自动识别,并对实际采集的心电数据中出现的伪差进行实验分析,结果表明:应用最小二乘法可以快速、有效的识别心电信号中由于肌肉震颤、电极接触不良、运动等引起的伪差,为正确诊断动态心电信号提供保障。