【摘 要】
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心电信号自动分析的任务包括波形检测和心律失常分析两大部分.波形检测部分主要进行QRS波、P波、T波和ST段检测以及心率变异性分析.在波形检测的基础上,心律失常分析部分主要
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心电信号自动分析的任务包括波形检测和心律失常分析两大部分.波形检测部分主要进行QRS波、P波、T波和ST段检测以及心率变异性分析.在波形检测的基础上,心律失常分析部分主要是结合医学经验判断室性心律失常和室上性心律失常.在心电信号自动分析中存在的一个较为突出的问题就是如何准确地检测出QRS波,而影响QRS波检测的主要因素是各种干扰,因此如何消除干扰,提高QRS波检测的准确率便成为ECG信号自动分析的重点.该文在总结前人研究的基础上,就如下几个方面作了进一步的研究:采用改进的自适应滤波算法滤除心电信号中的工频干扰,它能够自动跟踪工频干扰信号频率的漂移和幅度的变化,具有非常好的适应性;而且该滤波器的幅频响应图表明,它的阻带带宽很窄,通带非常平坦,因而很好的保证了只对干扰进行有效去除而其他信号成分没有损失.实验结果显示其滤波效果非常好.将线性分析方法用于心电信号的自动分析中.在波形检测前,采用线性分析方法处理心电信号,变形后的心电信号将使得检测过程简单而精确.将幅值法与斜率法相结合用以检测QRS波,经MIT-BIH心电数据库中部分数据验证,识别正确率在95﹪左右.从而为进行心电信号的心律失常分析解决了一个关键性问题.此外,采用经典的J+X法识别ST段.依据前面所获得的各相关参数采用分支判别法进行心律失常分析.-第3页-经MIT-BIH心电数据库验证,算法对心动过缓、心动过速、停搏、早搏等各种典型心律失常波形识别正确率在90﹪左右,识别效果较好.该文所述的各种方法均采用MATLAB6.0语言在奔Ⅳ机上编程实现.
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