一种心电和心室晚电位综合采集电路的设计 被引量：9

1

作者 吴水才 林家瑞 邓东云 《中国医疗器械杂志》 CAS 2000年第1期20-22,40,共4页

介绍了一种心室晚电位和常规１２ 导联心电信号综合采集电路。电路采用定时中断采样，具有程控调节放大倍数，全隔离浮地，低噪声，高共模抑制比，能够长时间连续采集数据等特点。

关键词 心室晚电位 心电信号 数字采集 电路设计

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基于FIR滤波和数学形态学的心电信号预处理算法 被引量：9

2

作者 郑秀玉 卢瑞祥 《中国医疗设备》 2015年第9期20-23,共4页

本文针对心电信号的工频干扰和基线漂移,提出一种基于有限长单位冲激响应(FIR)滤波器和数学形态学的综合滤波方法,该方法首先采用形式简单的FIR平滑滤波器滤除心电信号的50 Hz工频及其高频谐波,接着将数学形态滤波器应用于滤除基线漂移... 本文针对心电信号的工频干扰和基线漂移,提出一种基于有限长单位冲激响应(FIR)滤波器和数学形态学的综合滤波方法,该方法首先采用形式简单的FIR平滑滤波器滤除心电信号的50 Hz工频及其高频谐波,接着将数学形态滤波器应用于滤除基线漂移。实验结果表明,本文设计的综合滤波方法能够有效地滤除工频干扰和基线漂移,为心电信号进一步的分析提供良好的基础。 展开更多

关键词 心电信号 数学形态学 有限长单位冲激响应滤波器

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基于卷积神经网络和长短时记忆网络的心理疲劳状态识别方法

3

作者 王慧 张玭 +3 位作者 金丰护 赵宝永 曾勤波 肖文栋 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2024年第1期34-40,共7页

现代生活节奏加快,生活压力逐渐增大,长期累积的心理疲劳对健康构成威胁。通过分析生理信号和参数,本文提出一种可以识别心理疲劳状态的方法,从而有助于维护健康生活。本文所提方法是基于卷积神经网络与长短时记忆网络结合的心电信号心... 现代生活节奏加快,生活压力逐渐增大,长期累积的心理疲劳对健康构成威胁。通过分析生理信号和参数,本文提出一种可以识别心理疲劳状态的方法,从而有助于维护健康生活。本文所提方法是基于卷积神经网络与长短时记忆网络结合的心电信号心理疲劳状态识别方法。首先,利用一维卷积神经网络模型的卷积层提取局部特征,通过池化层提取关键信息,同时去除部分冗余数据。然后,将提取的特征作为长短时记忆网络模型的输入,以进一步进行心电特征的融合。最后,通过全连接层整合关键信息,成功实现了对心理疲劳状态的准确识别。研究结果表明,相较于传统的机器学习算法,本文提出的方法显著提高了心理疲劳识别的准确性,识别的准确度达到了96.3%,可为心理疲劳的预警和评估提供可靠的基础。 展开更多

关键词 心理疲劳 心电信号 卷积神经网络 长短时记忆网络

原文传递

基于深度学习的心电信号分析检测系统

4

作者 刘樱琪 宋杨 +3 位作者 李梓木 罗维 黄新睿 王昊丰 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第6期1135-1142,共8页

针对传统人工识别心电信号方法存在工作量大、容易出错和现有心电监测设备仍然存在心电信号识别类型少、诊断精度不高、过度依赖于网络服务等问题,为提高心电监测设备性能,基于深度学习技术设计了心电信号ECG(Electrocardiogram Signals... 针对传统人工识别心电信号方法存在工作量大、容易出错和现有心电监测设备仍然存在心电信号识别类型少、诊断精度不高、过度依赖于网络服务等问题,为提高心电监测设备性能,基于深度学习技术设计了心电信号ECG(Electrocardiogram Signals)分析检测系统。通过搭建SENet-LSTM(Squeeze-and-Excitation Networks-Long Short Term Memory)网络模型实现心电信号7分类的自动诊断,模型建立在一个采用ADS1292R作为心电采集模块,STM32F103作为数据处理模块,树莓派作为中央处理模块的智能化硬件平台上,该系统利用一体化的高性能微型计算机树莓派进行计算分析,为用户提供离线化的人工智能(AI:Artificial Intelligence)服务,同时模型的准确度和精确度分别为98.44%和90.00%,从而实现ECG的实时检测和准确分类,为患者提供精准的病情诊断。 展开更多

关键词 心电信号 数字信号处理 深度学习 智能化硬件平台

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基于相关性的小波熵心电信号去噪算法 被引量：4

5

作者 王晓燕 鲁华祥 +3 位作者 金敏 龚国良 毛文宇 陈刚 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期827-834,共8页

针对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电噪声,本文提出了基于相关性的小波熵去噪算法。算法首先根据基线漂移的低频特性,确定小波分解的层数,置零近似系数,去除基线漂移;再对相邻尺度的高频小波系数进行相关处理,依据小波熵自适应地计... 针对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电噪声,本文提出了基于相关性的小波熵去噪算法。算法首先根据基线漂移的低频特性,确定小波分解的层数,置零近似系数,去除基线漂移;再对相邻尺度的高频小波系数进行相关处理,依据小波熵自适应地计算全局阈值去除工频和肌电噪声;最后将置零的近似系数和阈值处理后的小波系数重构得到有效信号。该算法能够在一次小波分解、重构的过程中,同时滤除心电信号中的3种主要噪声。对MIT-BIH数据库数据和模拟数据的仿真实验结果也表明该算法的去噪效果显著优于其他算法。 展开更多

关键词 心电信号 去噪 相关性 小波熵 自适应

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一种新的基于Slantlet变换的心电信号消噪算法 被引量：2

6

作者 钟健瑜 梁延研 刘晔 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第20期6573-6576,共4页

心电信号在采集过程中常常掺杂着各种噪声。针对心电信号多突发性与多间断性的特点,采用一种改进的正交离散小波变换——Slantlet变换对其进行消噪处理。由于传统的小波阈值消噪算法在信号中的奇异点处会产生伪Gibbs现象,引入平移不变... 心电信号在采集过程中常常掺杂着各种噪声。针对心电信号多突发性与多间断性的特点,采用一种改进的正交离散小波变换——Slantlet变换对其进行消噪处理。由于传统的小波阈值消噪算法在信号中的奇异点处会产生伪Gibbs现象,引入平移不变方法使伪Gibbs现象得到有效的抑制,并利用Slantlet基函数的分片线性的优势,提出一种新的基于信号重采样与圆周平移不变变换的消噪方法。利用美国麻省理工学院的PhysioBank生理信号数据库对以上方法进行验证,实验结果表明该算法能有效地消除噪声并较好地保持心电信号的几何特性。 展开更多

关键词 Slantlet变换 平移不变 心电信号 消噪算法

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GPRS移动式心电监护系统的QRS波实时检测算法 被引量：5

7

作者 朱凌云 王正国 +5 位作者 吴宝明 曹长修 储伟 朱新建 闫庆广 谢奇 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第14期1467-1470,共4页

目的探讨GPRS移动式心电监护系统ECG信号QRS波的实时检测算法。方法采用四点平均对CM5导联的ECG信号进行滤波,再对ECG信号的一、二阶差分值进行平滑处理,利用ECG信号的二阶差分值极小值和一阶差分过零点在较短的时间窗内实现QRS波精确定... 目的探讨GPRS移动式心电监护系统ECG信号QRS波的实时检测算法。方法采用四点平均对CM5导联的ECG信号进行滤波,再对ECG信号的一、二阶差分值进行平滑处理,利用ECG信号的二阶差分值极小值和一阶差分过零点在较短的时间窗内实现QRS波精确定位,并设计了具有自学习和自适应功能的信号检测门限。结果算法能抑止多种噪声对ECG信号的影响,将搜索的时间窗宽度缩小到0·02s以下,且算法只具有多项式的复杂度;经过临床测试,动态ECG信号进QRS波检测准确率可达99·8%以上。结论该算法适合于移动心电监护系统QRS波的实时检测和分析。 展开更多

关键词 移动心电监护 动态心电信号 QRS波 实时检测

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一种基于遗传算法优化的长短时记忆网络胎儿心电信号提取方法 被引量：5

8

作者 钱龙 王文波 +1 位作者 陈贵词 喻敏 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期257-267,共11页

胎儿心电信号提取对围产期胎儿监护具备重要意义。为提高胎儿心电信号的预测精度,本文提出一种基于遗传算法(GA)优化的长短时记忆(LSTM)网络胎儿心电信号提取方法(GA-LSTM)。首先根据母体腹壁混合心电信号的特征,利用GA的全局搜索能力对... 胎儿心电信号提取对围产期胎儿监护具备重要意义。为提高胎儿心电信号的预测精度,本文提出一种基于遗传算法(GA)优化的长短时记忆(LSTM)网络胎儿心电信号提取方法(GA-LSTM)。首先根据母体腹壁混合心电信号的特征,利用GA的全局搜索能力对LSTM网络中隐层神经元个数、学习率和训练次数进行寻优,计算参数的最优组合,使网络拓扑结构与母体腹壁混合信号的特征相匹配;然后,使用GA求出的最优网络参数构建LSTM网络模型,并利用GA-LSTM网络模型估计母体胸部心电信号传输到母体腹壁时的非线性变换;最后,利用母体胸部心电信号和GA-LSTM网络模型求得的非线性变换,估计腹壁信号中所含的母体心电信号,从腹壁混合信号中减去估计出的母体心电信号,得到纯净的胎儿心电信号。本文实验应用两个数据库的临床心电信号进行实验分析,最终结果表明:与传统归一化最小均方误差(NLMS)方法、支持向量机(SVM)方法、遗传算法支持向量机(GA-SVM)方法和LSTM网络方法相比,本文所提出的方法可以提取出更为清晰的胎儿心电信号,其准确率、灵敏度、精确性和总体概率均有较好的提高,表明本文方法可以提取出较为纯净的胎儿心电信号,对围产期胎儿健康监护具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 胎儿心电信号 遗传算法 长短时记忆网络 非线性估计

原文传递

融合残差网络与自注意力机制的心律失常分类 被引量：1

9

作者 袁成成 刘自结 +1 位作者 王常青 杨飞 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2023年第3期474-481,共8页

在心血管疾病的诊断中,心电信号的分析一直起到至关重要的作用。目前如何利用算法有效识别出信号中的异常心拍,仍然是心电信号分析领域中的难点。本文将深度残差网络与自注意力机制相结合,提出了一种能够自动识别出异常心拍的分类模型,... 在心血管疾病的诊断中,心电信号的分析一直起到至关重要的作用。目前如何利用算法有效识别出信号中的异常心拍,仍然是心电信号分析领域中的难点。本文将深度残差网络与自注意力机制相结合,提出了一种能够自动识别出异常心拍的分类模型,该模型首先基于残差结构设计了18层卷积神经网络,用来充分提取信号中的局部特征,之后再结合双向门控循环单元,用于提高网络对于时序特征的挖掘能力,最后引入自注意力机制为提取到的每一个特征赋予区分化的权重,协助模型在训练的过程中更有效地关注重要特征,以此来获得较高的分类精度。本研究采用多种方式进行数据增强,缓解了由于数据不平衡问题对模型效果带来的影响。本研究实验数据来源于麻省理工学院与贝斯以色列医院(MIT-BIH)构建的心律失常数据库,最终结果表明,研究提出的模型在原始数据集上达到了98.33%的总体准确率,在优化后的数据集中达到了99.12%的总体准确率,证明了该模型在心电信号分类方面拥有良好的效果,具备应用到便携式心电检测设备的潜在价值。 展开更多

关键词 心电信号分类 残差网络 双向门循环控制单元 自注意力机制

原文传递

基于最小二乘法原理的动态心电信号伪差识别 被引量：3

10

作者 卞玉萍 杨浩 +1 位作者 何为 汪金刚 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1031-1035,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 最小二乘法 伪差 动态心电信号

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一种生命体征信号采集装置设计 被引量：14

11

作者 黄博强 庞宇 +1 位作者 彭良广 吴优 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第3期103-105,共3页

设计了一种生命体征信号采集装置,完成心电(ECG)信号、呼吸信号的采集、处理和传输。以导电硅胶作为电极传感器,ADS1292R作为心电呼吸采集芯片,采集ECG与呼吸信号;单片机STM32L151CBT6完成原始信号的去噪处理,以蓝牙作为传输载体,将信... 设计了一种生命体征信号采集装置,完成心电(ECG)信号、呼吸信号的采集、处理和传输。以导电硅胶作为电极传感器,ADS1292R作为心电呼吸采集芯片,采集ECG与呼吸信号;单片机STM32L151CBT6完成原始信号的去噪处理,以蓝牙作为传输载体,将信号波形传至手机端显示;装置采用锂电池供电,并设计了充电管理单元,直接为电池充电。 展开更多

关键词 STM32L151CBT6 ADS1292R 心电信号 呼吸信号 蓝牙

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心电信号降噪小波函数选取的定量研究 被引量：10

12

作者 何俊 马有良 《信息与电子工程》 2010年第3期286-289,共4页

为了定量地评估不同小波函数对心电(ECG)信号的降噪效果,建立了含噪声的ECG模型作为实验标准信号,采用正交小波变换和不同阈值方法来对该标准信号进行高频噪声消除实验,通过信噪比参数结合波形形态来衡量降噪效果。实验表明,当降噪后信... 为了定量地评估不同小波函数对心电(ECG)信号的降噪效果,建立了含噪声的ECG模型作为实验标准信号,采用正交小波变换和不同阈值方法来对该标准信号进行高频噪声消除实验,通过信噪比参数结合波形形态来衡量降噪效果。实验表明,当降噪后信噪比接近标准信号信噪比时,降噪效果最佳,得到既能保证信号失真度小又具有较高信噪比的降噪方案和适用于ECG信号小波分解和重构的小波函数,最后通过MIT-BIH数据库数据验证了利用该研究结果能够有效地消除ECG信号中的高频噪声。 展开更多

关键词 小波函数 心电信号 高频噪声 定量研究

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应用自相关和独立分量分析的胎儿心电信号提取 被引量：9

13

作者 李朝兰 方滨 +1 位作者 李慧杰 王普 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2016年第8期838-843,共6页

目的:胎儿心电信号在监护胎儿健康状况过程中有着重要的作用。通常从孕妇腹部采集到的混合心电信号中提取出胎儿心电信号,孕妇腹部信号是准周期性的时间信号,其采样点存在着先后关系,传统的独立分量分析(ICA)算法在分离过程中没有考虑... 目的:胎儿心电信号在监护胎儿健康状况过程中有着重要的作用。通常从孕妇腹部采集到的混合心电信号中提取出胎儿心电信号,孕妇腹部信号是准周期性的时间信号,其采样点存在着先后关系,传统的独立分量分析(ICA)算法在分离过程中没有考虑信号的时间相关性,针对这一问题提出了一种新的方法提取胎儿心电信号。方法:首先采用自相关分析可以得到混合信号具体的周期长度,根据周期长度进行片段截取信号后可以去除其时间相关性,再利用传统的FastICA分离截取信号得到ICA模型的模型参数,最后利用此模型参数从完整的混合信号中提取出胎儿心电信号。结果:使用临床数据进行了实验验证,分别使用传统的FastICA和新的方法提取胎儿心电信号,结果表明采用新方法提取出的胎儿心电信号中母体成分干扰得到了很好的抑制,胎儿心电信号比较清晰,分离效果优于传统的FastICA。结论:该方法可以清晰地提取出胎儿心电信号,在胎儿心电信号提取中具有很高的实用价值。 展开更多

关键词 胎儿 心电信号 母体腹部信号 自相关 独立分量分析

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刺绣心电电极设计与性能分析

14

作者 陆彤 唐虹 赵敏 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期70-77,共8页

为提高刺绣心电电极的灵敏性和稳定性,规范电极设计与应用,分别对刺绣电极的面积、图案、针迹进行设计,并分析其影响要素。采用控制变量的实验方案,分析电极厚度、平整度、皮肤-电极界面阻抗、信噪比、基线稳定时间、基线偏移幅度的变... 为提高刺绣心电电极的灵敏性和稳定性,规范电极设计与应用,分别对刺绣电极的面积、图案、针迹进行设计,并分析其影响要素。采用控制变量的实验方案,分析电极厚度、平整度、皮肤-电极界面阻抗、信噪比、基线稳定时间、基线偏移幅度的变化规律,找出刺绣电极物理特征和电学性能的影响因素。研究结果发现:刺绣电极面积过大或过小都会对其传感灵敏性和捕捉的信号质量造成负面影响;刺绣电极图案越接近圆形其各项性能均越好;成品厚度均匀、表面平整的针迹制备的刺绣电极传感稳定性和信号质量更好;经过优化设计得出的5.3 cm^(2)圆形缎纹针迹刺绣电极,与3M公司生产的2223CN医用电极相比,皮肤-电极界面阻抗降低了1.064 MΩ,信噪比提高了3.133 dB,基线稳定时间缩短了3 s,基线偏移幅度减小0.07 mV,具有良好的外观平整度、电学灵敏性及稳定性。 展开更多

关键词 刺绣电极 智能心电衣 心电信号 阻抗 信噪比 心电图基线 镀银锦纶纱线

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基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法 被引量：7

15

作者 齐林 邢家柱 +1 位作者 陈俊鑫 张良钰 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1087-1092,1098,共7页

实时心电监测的数据量过大给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标研究不同重构算法和小波... 实时心电监测的数据量过大给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明当压缩率在 30%以内时基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于 4%同时其重构耗时最短当压缩率在 70%以内时子空间追踪的误差小于 10%且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关. 展开更多

关键词 压缩感知 心电信号 采样和重构 小波基

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基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的矿工疲劳程度识别模型

16

作者 田水承 任治鹏 毛俊睿 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第4期110-116,共7页

为精准识别矿工疲劳程度,减少因疲劳引发的煤矿人因事故,提出了一种基于遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的矿工疲劳程度识别模型。首先,通过疲劳诱发试验采集矿工心电数据,利用Friedman检验优选矿工疲劳程度的特征指标;然后... 为精准识别矿工疲劳程度,减少因疲劳引发的煤矿人因事故,提出了一种基于遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的矿工疲劳程度识别模型。首先,通过疲劳诱发试验采集矿工心电数据,利用Friedman检验优选矿工疲劳程度的特征指标;然后,采用主成分分析法对选取的特征指标进行降维处理,建立表征矿工疲劳程度的特征集;在此基础上,利用遗传算法优化最小二乘支持向量机的关键参数,构建矿工疲劳程度识别模型。结果表明:选取的矿工疲劳程度特征指标能够有效反映矿工的疲劳程度;相较GA-SVM和LSSVM模型,融合GA-LSSVM模型可显著提高矿工疲劳程度的识别准确率(平均识别准确率为96.87%)。构建的矿工疲劳程度识别模型可较为高效地识别矿工的疲劳程度,对煤矿人因事故的防控具有一定的现实指导意义。 展开更多

关键词 矿工 疲劳识别 心电信号 最小二乘支持向量机 遗传算法

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基于优化自适应模型的心律失常辅助诊断方法

17

作者 张晴 蒋萍 +2 位作者 杨金广 李天宝 于刚 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期581-588,598,共9页

针对心律失常诊断算法中存在的不平衡数据集诊断准确率及阳性预测值较低的问题,提出一种基于优化自适应模型的心律失常辅助诊断方法;提取心电信号的77维特征并将其融合,使用融合特征训练诊断模型,同时利用改进的粒子群算法优化自适应模... 针对心律失常诊断算法中存在的不平衡数据集诊断准确率及阳性预测值较低的问题,提出一种基于优化自适应模型的心律失常辅助诊断方法;提取心电信号的77维特征并将其融合,使用融合特征训练诊断模型,同时利用改进的粒子群算法优化自适应模型参数;采用优化模型对MIT-BIH心律失常数据库进行诊断实验并与现有方法进行对比。结果表明,本文所提方法在测试数据集的诊断准确率达到98.2%,正常或束支传导阻滞节拍、室上性异常节拍、心室异常节拍、融合节拍的阳性预测值分别达到98.5%、96.1%、95.5%、92.0%,诊断准确率和阳性预测值明显大于现有方法的。 展开更多

关键词 心律失常诊断 特征融合 心电信号 自适应提升模型 粒子群优化算法

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基于经验模态分解和Hilbert变换的QRS综合波检测算法 被引量：6

18

作者 朱伟芳 赵鹤鸣 俞一彪 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期358-362,372,共6页

提出一种新的有效结合经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的QRS综合波检测算法。采用EMD将心电信号分解成一系列内蕴模式分量(IMFs),舍去对应于高频噪声的IMF1和IMF2,舍去对应于低频噪声的最后两个IMFs和趋势项,能有效地抑制高频噪声和基... 提出一种新的有效结合经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的QRS综合波检测算法。采用EMD将心电信号分解成一系列内蕴模式分量(IMFs),舍去对应于高频噪声的IMF1和IMF2,舍去对应于低频噪声的最后两个IMFs和趋势项,能有效地抑制高频噪声和基线漂移。将降噪后的信号进行Hilbert变换,得到对应的解析函数,利用其包络,进一步抑制高大P波、T波等对QRS综合波检测的影响,采用自适应阈值进行QRS综合波检测。经MIT-BIH Arrhythmia Database全部数据检测验证,平均正确检测率可达到99.78%,表明本算法具有较高的正确检测率和良好的抗噪性能。 展开更多

关键词 心电信号 经验模态分解 HILBERT变换 QRS综合波检测

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基于LabVIEW的心电信号与多数据采集分析系统设计

19

作者 陈亚华 张凯淇 马俊 《现代计算机》 2024年第8期112-115,120,共5页

近年来心血管疾病的发病率和死亡率不断攀升。为了给人们提供一个较为准确的心电信号分析结果,该系统以心电信号为感知节点,结合虚拟仪器技术,打造一个准确性更高、成本更低、更可靠的心电信号分析系统。它的优点在于会结合使用者的各... 近年来心血管疾病的发病率和死亡率不断攀升。为了给人们提供一个较为准确的心电信号分析结果,该系统以心电信号为感知节点,结合虚拟仪器技术,打造一个准确性更高、成本更低、更可靠的心电信号分析系统。它的优点在于会结合使用者的各种因素,如:所处气象、饮食、地理位置、身体状况和生活习惯等因素,并结合已经发展较为成熟的心电信号数据分析手段,在对连续的心电图数据实时采集处理与分析功能方面,此设备具有数据实时性、精度较高等特点。结果表明,结合了多数据的分析结果,比单一分析系统给出的结果更为准确,也更加能够满足人们的需要,这将对预防和治疗心血管疾病产生重要作用。 展开更多

关键词 虚拟仪器技术 心血管疾病 系统设计 心电信号

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基于香农能量与自适应阈值的心电QRS复合波检测算法 被引量：5

20

作者 王治忠 李泓毅 韩闯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期304-310,共7页

针对现有心电QRS复合波检测算法对于一些信号异常的情况检测效果仍然不理想的问题,提出了一种基于香农能量与自适应阈值相结合的心电QRS复合波检测算法,以解决QRS复合波检测的低准确率问题。首先,从预处理后的信号提取香农能量包络;然后... 针对现有心电QRS复合波检测算法对于一些信号异常的情况检测效果仍然不理想的问题,提出了一种基于香农能量与自适应阈值相结合的心电QRS复合波检测算法,以解决QRS复合波检测的低准确率问题。首先,从预处理后的信号提取香农能量包络;然后,结合改进的自适应阈值方法对QRS复合波进行检测;最后,根据QRS复合波增强后的信号定位所检测的QRS复合波的位置。使用MIT-BIH心律失常数据库的数据对所提算法进行性能评估,结果表明,所提算法即使在信号中存在高大的P波、T波、不规则心律以及严重的噪声干扰时依然能准确检测QRS复合波的位置,总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.88%、99.85%和99.73%,且该算法能够在保证准确率的情况下快速地完成QRS复合波的检测任务。 展开更多

关键词 心电信号 去噪 香农能量 自适应阈值 QRS复合波检测

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