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一种使用关联积分进行QRS波检测的新方法
使用计算机对ECG信号进行分析和处理能够减少医生的工作量,提高医生的工作效率.在ECG自动诊断系统中,对QRS波进行准确检测非常重要.目前,QRS波的检测方法已经有很多种,如使用差分和滤波器组、小波变换、神经网络等方法等,但还没有一种方法的适应性和准确性得到广泛的认同.关联积分的方法是从混沌学理论中推导出来,是一种全新的检测QRS波方法.使用关联积分的方法对心电信号QRS波进行分析,得到了很好的效果,而且这种分析方法具有较好的鲁棒性.本文利用MIT/BIH Arrhythmia Database库中的数据测试了上述方法,结果证实其对QRS波的正确检出率为99.1%.
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基于ARMA模型的心电聚类算法
对心电信号(ECG)这种高维的时间序列进行聚类,重要的方面之一即进行特征提取.本研究提出利用自回归和移动平均(ARMA)模型拟合ECG信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类.但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率,所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类中的贡献率作为其权值,对每维数据加权后重新进行聚类.以MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心率(NSR)和心室早期收缩(PVC)样本数据进行聚类分析,结果表明利用改进后的方法进行聚类的准确度达到93.10％,从而证明了所提方法的有效性.
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基于扩散模型的心电信号基线漂移去除法
ECG信号的基线漂移直接影响波形的幅值及时程测量精度,快速、有效的基线漂移去除法是ECG信号处理的重点研究内容.提出一种基于扩散模型的ECG基线漂移信号去除法,通过对有基线漂移的ECG信号进行一系列的线性扩散,使这些信号接近于漂移的基线,从而分离出ECG信号,较好地保留了ECG主要波形的形状及其时程关系.利用合成信号的仿真结果显示,扩散模型可较好地将低频成分分离出来,且合成波的频率相差越大,其分离效果越好,显示其在ECG信号基线漂移去除中良好的应用前景.
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AR模型在远程心电诊断中的应用
在远程心电诊断中,计算机辅助ECG诊断通常是在接收到ECG信号、进而解压重建后进行的,这样便造成诊断工作的延误.本研究提出了一种基于AR模型的ECG直接分类方法,利用AR模型系数及其建模误差作为特征对ECG信号进行压缩,并采用非线性二次判别函数形式进行特征分类.通过对MIT-BIH标准数据库中的NSR、APC、PVC、SVT、VT和VF各200个样本信号进行测试,获得了93.5%～97.86%的分类精度.该方法的特点是:诊断迅速方便,能同时对多类ECG信号进行有效分类,特别适于远程诊断应用.
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线性时频分析在ECG信号分析中的应用
目的:心电信号(Electrocardio-signal,ECG)是人体中重要的生物信号之一,是一种具有非平稳性和非线性特性的信号.分析ECG信号是诊断心脏疾病的有利工具,近年来国内外很多学者致力于这方面的研究.本文探讨短时Fourier变换(STFT)和离散小波变换(DWT)这两种时频分析方法在ECG信号分析中的应用.方法:本文采用麻省理工学院的MIT-BIH数据库中提供的数据,运用MATLAB软件编程,讨论短时Fourier变换和离散小波变换在ECG信号分析中的应用.结果:通过编程,做出了正常ECG信号和失常ECG信号的短时Fourier变换的时域图和频谱图以及正常ECG信号和失常ECG信号的单级离散小波变换的结果.结论:正常ECG信号和失常ECG信号的STFT变换的时域图和频谱图都能反应出信号的频率和时间的变化关系.但是,正常信号和失常信号的频率和时间有明显不同,正常信号的能量随时间和频率的变化关系有序整齐,而且周围有较少的杂波；失常信号的能量随时间和频率的变化关系杂乱,而且周围存在较多的杂波.通过离散小波变化后,正常信号和失常信号均产生了不同的离散小波系数,根据不同的离散小波系数,可以很容易判断正常信号和失常信号的区别.
关键词： 时频分析 ECG信号 短时Fourier变换 离散小波变换 -
抗50Hz干扰心电数据无损压缩算法
在研究ECG信号特征的基础上,提出了一种新的心电数据无损压缩算法.先对原始ECG信号进行抗50Hz干扰的二阶差分运算,再采用基于转义开关码的编码模型对运算结果进行压缩.在严重的50Hz干扰情况下试验,仍获得了较高的压缩比.
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三通道ECG信号微机检测系统前置放大器的研制
介绍基于PC机的三通道ECG信号微机检测系统前置放大器及其性能指标.放大器经实测和临床检验,性能指标满足系统要求,达到了可临床应用的目的.
关键词： ECG信号 前置放大器 DC-DC隔离变换器 -
基于特征分类的便携式异常ECG信号分析仪器的设计与实现
目的 对ECG信号进行实时采集和分析,利用模拟滤波器和信号放大器,构建心脏异常信号采集及分类系统. 方法 采用小波分析的ARM10E处理器,检测信号的形态和QRS波群复合波,基于Poincare支持向量机,从训练数据集中提取特征集,构建心脏疾病分类器,给出临床诊断分类模型.结果 该装置有效改善特征提取效果,提高总体分类的准确率,便于获取和诊断心脏疾病.结论 便携式ECG设备能够捕获异常信号的疑似波形,建立和评估高质量信号,减少患者的在线等待时间,利于早期诊断与识别心脏疾病.
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小波变换在ECG信号滤波中的应用研究
本文首先介绍了小波变换应用于ECG信号消噪处理中的几种常用滤波方法的原理,分析了它们的滤波性能.然后提出一种小波变换与自适应滤波相结合的心电信号去噪方法,实验证明这种去噪方法可以有效抑制心电信号中的噪声干扰,保持信号的波形特征,是对"运用多分辨率分析方法,去除噪声干扰对应小波分解尺度上细节分量"的滤波方法的一种有效改进,达到较好的滤波效果.
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基于卡尔曼滤波技术的心电信号在线检测
介绍了一种基于卡尔曼滤波(Kalman filter)的在线评估ECG(electrocardiogram)信号状态的技术.当生理系统发生变化时,ECG信号会有许多突发转变点如跳跃和偏移等,及时准确地检测出这些异常点对临床具有重要意义.系统状态估计误差的突变可以直接预示生理信息的改变.本文介绍了此方法并通过实验验证了该方法的实用性.
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QT间期测量的小波分析方法
目的准确获取人体心电信号(ECG)中的QT间期值.方法利用小波变换多尺度多分辨的特点,将心电信号进行多尺度分解,把不同频带的信号显现在小波分解各个尺度上.特征尺度上准确定位QRS波及T波的起始点,从而获得QT间期的精确值.结果①在2mV的心电信号上引入峰峰值为1mV的误差信号,利用二进小波进行分解和重构得到相对精确的心电波形,测得QRS波、P波、T波的宽度大误差分别为5.75%,5.2%,3.8%.②用小波分析方法对MIT/BIH数据库中的ECG信号进行处理后,测量得到各间期的平均值及标准偏差,可以反映出QT间期及相应各间期的稳定性.结论人体心电信号随着检测状态及时间的变化具有明显的非平稳性及包含许多干扰的特点.利用小波变换将心电信号进行处理能够获得QT间期的精确值,为临床诊断提供了更加准确的依据.
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基于微机的心电图诊断系统前置放大器的研制
本文介绍了我们研制的基于PC机的心电图诊断系统前置放大器及其性能指标.并经实测和临床检验,该放大器性能指标满足系统要求,达到了可临床应用的目的.
关键词： ECG信号 前置放大器 DC-DC隔离变换器
