心电信号波形检测算法研究

1Ⅱ以提高检测精度。综合上述几种改进检测算法的策略，采用C语言与MATLAB的小波工具箱进行编程和系统仿真，并以MIT-BIH心律失常数据库的心电记录作为实验数据对算法进行验证，获得较为理想的检测准确率关键词：心电信号小波变换波形检测多尺度分析ⅢHeartdisease,aseriousthreattworldwidedeath.Thetraditionalwayofheartdiseasediagnosisbasedonpatient'sECGanalysis,whichcarriedoutbydoctor,theuncertaintyofsubjectivejudgmentsandthecomplexityofheartpathologyefficiency,combineelectrocardiographytechnologywithcomputanalysisofECGECGautomaticanalysisconsistswaveformsdetectionisthebasisandthanalysis,theaccuracyandreliabilityofdetectiondirectlyperformanceofECGanalysisanddiagnosis,hasimportanttheoreticalfirstly,theadvantagesandshortcomingofcurrentdetectiontechniwavelettransformalocalpeakdetectionmethod.Inthefirstplaceofthispaper,theECGsignalsareprocessingbyquadraticB-splinewaveletfilter,Rwaveslocationisfulfilledbydetectingthecrossingpbasedoncomplexwavelettransformisproposed,thisalgorithmusecomplexasmotherwavelet,usingthetwowaveletdecompomainlydetectionbasexcellentpositioningeffectandhbandsbyspectrumanalysis,thereforeusemulti-scaleanalysisforeadetection,andrealizeeachwaveformpreciselocationofonecardiaccycle.afterwaveslocationbywaveletdecomposecoefficientsArrhythmiaDatabaseECGrecordsasexperimentaldatatovalidatKEYWORDS:ElectrocardiogramSignal;WaveDetection;Multi-scaleAn广西大学硕士学位论文必电信导波形检测算法研究1心脏病是心脏疾病的总称，是一种多发慢性肌炎等各种类型心脏病。经统计每年死于心血管疾病约占全球死亡总数的1/3,成为全中国每年有超过50万人死于心脏性猝死，居世界各国之首。目前我国心脏病高发已成死救治成功率极低，我国抢救成功率则不到1%,绝大部分患者还未获得救治或到达医广西大学硕士学位论文必电信号波形核测算法研究2提供了详实信息和可靠依据。,而依靠传统的诊断方式难以对实时采集到的大量心电数据进行高效处理，不能充分利用丰富的心电信息，也无法发挥监护系统的优势3。为提算机设备应用于医学分析中，其中一个重要应用就是心电图描技术与计算机技术的结位变化的曲线图形就称为心电图(electrocardiogram,简称ECG动综合过程，对研究心脏各部位的生理状况及其病理分析具有重要的参考价值。心脏传导系统是具有传导冲动作用的特殊心肌纤维，如图1-1所示，由以下几部分构成I:窦房结、结间束、房间束、房室结、束支以及浦肯野纤维等。正常情况下的心3完成一个心脏搏动周期，传播过程中引起的一系列电位变化形成了心电图上相应的波段。在身体任意两处安放心电描记器的记录电极，通过导线连接联方法有12种，心电信号的波形与导联接法相关，接法不同，波形亦存在较大差异。段等，如图1-2所示17。其中QRS波群为心电信号中最重要的特征波形，携带着最广西大学硕士学位论文心电信号波形检测算法研究4R开始*极#Bt间J遇民。段的电位变化QRS波群：表征心室各部位先后兴奋所引起的体表电位变化。Q波为波群中第一了QRS复合波，其时间宽度代表心室肌兴奋传播时间，正常值为0.06~0.1秒。采用不S-T段：ST段为心室除极完毕至复极开始的时间段，始于QRS波群终点，以T波广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究5率快慢不同而变化，正常的Q-T间期应在0.32至0.44秒之间。某些疾病的Q-T间期可心电信号的自动分析由信号波形检测及特征波形检测的准确性与可靠性直接影响着心电监护系统的监护性能态。常规心电图为短时记录，只能获取有限时间内的心脏信息，而检测与特征提取提出了更高的要求。因此，如何对低信噪比的心检测，进而得到高可靠性的分析判断是本课题研究的重点。远程QRS波群及P、T波定位为心电信号检测的主要内容，Q、R、S三个波相连构成的QRS波群是心电信号中最显著与最重要的波形，其特征参数为心电监护提供了重要的心脏状态信息，因此心电信号检测的研究侧重于QRS广西大学硕士学位论文必电信导波形检测算法研究6位结果设定搜索窗口，由此检测Q波和S波，从而得到QRS波群宽度。目前Q(1)差分阈值法结合硬件检测电路优良的实时性和软件判断的灵活性进行复合检测，获得较高的准确丽提出的QRS波群检测法将正向和倒置的R波分开处理，对正向R波检测采用具有对P、T波及各种噪声具有较强抗干扰能力，在检消噪效果不甚理想，如易受到大T波和肌电干扰和高频伪迹的的描述。用QRS波群检测上可获得精确的少投入实际应用。目前有学者将小波变换与数学形态法相结合的方式实现QRS波群检测III¹2),数学形态法滤波器可在保持信号特征的前提下有效抑制噪声干扰(3)小波变换法广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究7网络实现心律识别，首先采用Morlet小波的变换系数对QRS波群进行特征提取，然后(4)神经网络法各种应用的QRS波群检测技术在不断进步。目前专家学者致力于在心动周期中位于Q波之前的P波以及S波之后的T波为低频低幅波，因此易受低频噪声干扰，增大了P波和T波的提取难度。最初P波和T波的检测算法主要以斜率作为判别依据，但低幅度的波形易被噪声覆盖，难以实现准适应QRS-T对消P波检测算法对降低基线漂移及抑制高频干扰有较好的效果，但由于P广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究81.4论文主要研究内容(1)分析目前各种心电信号波形检测算法的优劣，采用二次B样条小波滤波器组对心电(2)在基于小波变换检测信号奇异性的原理上，改进基于小波变换的R波定位算法，该算法以墨西哥帽函数(mexh)和复频域B样条小(3)对心电信号中各波形进行频谱分析，研究得出各波具有不同时频特性，因此利用小(4)综合上述几种改进检测算法的策略，采用C语言与MATLAB的小波工具箱进行编1.5论文组织结构第三章详述采用过零点检测法进行心电信号R波定位的具体方法，以二次B样条的R波检测，最后给出了R定位效果图及R波的检测正确率。9R检测的依据，不同尺度下的变换系数检测心电信号中其它波形。按照此法设计检测算法，据此原理进行编程计算和系统仿真，最后给出了心电信号各波形的定位效果图及QRS波群的检测正确率，并对算法的检测准确度、精确度和检测速度进行定量分析。第五章首先总结了全文的主要工作，针对工作中尚待深入研究的内容，指出了未来工作的方向。论文最后为参考文献、致谢，列出了攻读硕士学位期间所发表的论文。信号处理的有效方法之一是对信号进行时频分析。其中傅立叶变换(Fourier2.2连续小波变换广西大学硕士学位论文心电信号波形检测算法研究广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究续但取值有界),而噪声的李氏指数a<0,因此小波变换具有滤除噪声的功能。2.5心电信号检测原理测。根据小波分析用于信号奇异性检测原理可知，心电信号的奇对未经预处理的心电信号进行频谱分析，信号频率范围为0.05~100Hz,其中QRS波群主要集中在8~25Hz内，分布于心电信号中的中高频区，占据信号能量中的主要部分，而P波、T波分布于相对低频区，即0.5~10Hz之间。信号中所包含的运动伪迹和基线漂移均属于低频噪声，频带低于7Hz,而工频干扰在50Hz及其倍频附近，肌电干扰的频率一般在10~300Hz之间。根据小波分析原理可知，低尺度的小波变换系数表征及运动伪迹的能量大都集中在大于32的尺度上；变换尺度在8~16之间的小波分解系数可很好地表征QRS波群的低频概貌40。因此QRS波群检测的变换尺度在此8~16范围内进行选择。低频低幅的P波和T波易受各类噪如表3-1所示。高频干扰条小波、Haar小波及Daubechies3小波这三种小波函数对心电信号进行小波变换，然后查找分解系数的极值对，以极值对间的过零点定位R波，实验结果对比了各小波检测性电信号R波检测的各项要求；样条小波在心电信号R波检测上可获得相对较好效果，样本特性，是影响检测效果的重要因素。文献[43]提出的复小波变换方法采用复频域B样根据上文所述小波基的选择原则，本文选取了两种方法实现心电信号的波形检测。第一种方法选择二次B样条小波函数作为小波基进行滤波分解，以分解系数的极值对间的过零点定位R波。第二种方法选择复频域B样条小波和墨西哥帽函数作为小波基，以复合变换系数的局部极值点作为R波定位依据。由于心电信号中的QRS波群具有显著的幅度与斜率特征，在小波分析的基础上，可利用原信号的时域特性作为辅助依据，即结合阈值法来提高检测的准确率和精确度。本章介绍了在信号处理领域中占有重要地位的傅里叶变换及其局限性，从而引入小波变换的基本理论。首先介绍了连续小波变换、离散小波变换的定义和多尺度分析原理等小波分析的基本知识，在基于小波变换的突变信号的奇异性分析原理上，解析心电信号的波形特征和频率特性，由此分析心电信号波形检测算法设计依据及要点。广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究析各小波数学特征的基础上，最常用的方法是分析信号的时域进行计算验证，通过比较各小波的分析结果R波是心电信号QRS波群中最重要的特征波形，R波的精确定位是准确检测Q波峰值点对应于小波变换系数的极值对过零点或局极大值对之间的零交叉点。过零点检测法即是通过检测极值对间的零交叉点定位R波。在这里采用二次B样条小波为尺度函数，滤波器的z域表达式为：其小波分解的滤波器组系数如下：采用静态离散小波变换方法对心电信号进行变换，这种变换方式在分解过程中不对分解系数进行下采样，即在不同变换尺度下，所获得的系数与原信号长度一致，因此变换系数保留着信号随时间变化的信息，利于对信号奇异点进行定位。图(3-1)为心电信号经过二次B样条小波滤波器组滤波后，得到的各尺度下的分解系数，其中swd1、swd2和swd3分别为21、22和2³尺度上的细节系数。仔细观察这三个细节系数可知，即使在不同尺度下，每个R波的峰值点都与一对负-正极值对间的过零点相对应。而过零点位置随着尺度的变化略有偏移，且其偏移值各不相同，须进行校正。由于低尺度下的变换系数幅值较低，易受到噪声的干扰，影响R波定位的准确度，相比之下细节系数swd3能更好地表征心电信号中的R波特征，因此文中以系数swd3作为R波检测的依据。在程序加载实验数据(即一幅心电记录)后，取其中一路心电信号作为检测数据源，然后按照以下流程进行信号处理：广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究(1)计算小波分解系数。使用二次B样条小波滤波器组对心电信号进行3层静态分解，取细节系数swd3(即(2)截取一段分解系数进行算法学习，通过经验学习设(3)根据判别阈值查找极大值对，设定检测窗口。在极值对前后扩展10个采样点，以此作为R波峰值点检测窗口。如为倒置R波，则查找负极大值，以此作为R波定位的最终结果，并存储峰值点位置。(5)设定信号不应期，删除冗余极值点，降低误检率。根据心电周期参数设定不应期，将相邻间距小于400ms的两个峰值点中幅度较小的点删除，即去除伪R波，然后重新存储R波。(6)计算R-R间隔及心律。广西大学硕士学位论文心电信号波形检测算法研究本节就上文所描述的R波检测算法进行编程和仿真计算，验证算法的可行性并评价其性能。首先介绍实现算法的实验平台及其软件配置，然后详述实验的实施方案，最后根据实验数据说明算法的检测准确率。2.30GHz,内存：1GBMatlab7.1自带小波工具箱，可提供命令行和图形界面两种实现方式，便于不同要求和不同级别的用户使用。图形界面方式具有良好的界面，易于操作，但处理模式相对固定，而采用命令行方式，用户可灵活调用各种小波工具来解决实际工程问题，其强大(1)实验数据常数据总共包含48个记录，每个记录为取自同一个体，不同导联的两路信号，截取时长约为30分钟，信号采样率为360。这48个记录中包括如正常心率、包含基线漂移及义格式存储，即“212”格式，是将两个通道的心电信号数据交替存储，每三个字节存储两个数值，每一个数值为12位。因此MATLAB无法直接对数据库中的心电数据文件处理，必须将其转换为MATLAB可直接处理的文件格式。(2)实验流程1)获取实验数据，读取数据文件从MIT-BIH数据库下载心电数据，共有48组记录可选。MIT-BIHArhythmia数据，例如第100号心电记录来自于69岁的女性，心律为70-89,为标准心电信号，无噪声，可用作心电检测算法学习的依据；第105号记录是包含各种噪声于扰的信号，如广西大学硕士学位论文心电信号波形检测算法研究得ECG数据为十进制数，并存储为MAT格式文件，便于后续实验处理。2)编写程序实现算法，确定小波母函数及其参数分解系数，选取23尺度下的小波变换细节系数寻找极大值对，在极值对前后扩展10个3)检测心电信号各波形，记录各项实验数据利用MATLAB小波工具箱进行编程计算，记录R波的检测结果并通过图形观察算4)实验结果分析数据库的注释文件对每一个心电记录标注了相应的心律、前5分钟和总长30分钟一行为原心电信号，利用圆点标注R波波峰的定位结果，第二行为R波定位的依据，阿广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究利用MIT-BIHArthythmiaDatabase中的10幅30min的心电信号对文中的心电检测算法进行测试和分析，从而评价算法的检测性能。利用MATLAB对上文的算法描述进行编程计算，所得检测结果如表3-1所示，由表中数据可看出算法能在大部分情况下正确识别R波，准确地提取心电信号的重要特征，但在包含严重噪声的信号相对漏检率略高，应制定策略以提高算法的检测率。表中的检测正确率定义为正确检出的QRS波个数(减去误检与漏检)与该心电记录中的QRS波实有个数相比后取百分数所得，结果保留两位小数。105号心电记录包含严重噪声，部分R波已被噪声淹没无法检出，108号心电记录多处包含各类噪声，因此检测准确率相对较低；109号心电信号中包含基线漂移，噪声导致极值对的过零点与R波波峰的位置略有偏移，因此文中算法采用时域校正的方式进行补偿，因此获得了较为理想的检测正确率。心电信号算法检出正确率002001612000250由于R波峰值点所对应的过零点在不同的变换尺度上各有不同程度的时移，并且容易受到噪声的干扰，对R波的精确定位产生较大影响。因此须通过在时域校正过零点与原信号峰值点之间的时移，增加了算法复杂度与系统计算量。通过分析三个尺度下的小波分解系数swdl、swd2和swd3可看出，R波所对应的极广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究3.4本章小结定位，以此原理进行程序设计，以MIT-BIH数据库的多个心电记录为实验数据进行测广西大学硕士学位论文广西大学硕士学位论文广西大学硕士学位论文广西大学硕士学位论文信号进行小波变换无法检测到所有R波，易产生漏检；采用Fbsp小波模值的旁瓣可能误将大幅噪声或大T波放大，标定为R波而导致误检。因此，本文将mexh小波与Fbsp利用MIT-BIHArrhythmiaDatabase的100号信号对检测算法进行学习，改变小波参P波反映的是心脏左右心房兴奋过程所引起的电位变化，T波反映的是心室激动的恢复过程，为心电自动分析提供了重要的特征信息，因此P波广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究a图(4-3)为采用mexh小波对第100号心电信号进行小波变换在不同尺度下的分解系用此分解系数定位Q波和S波；第三行为尺度因子scale=8时的分解系数，作为R波检4.2算法描述位又包括R波峰值点定位和QRS波群宽度检测两个方面。(1)计算复合小波系数WT,并检测局部模极大值点。采用复频域B样条(Fbsp)小波对心电信号进行连续复小波变换，变换尺度为15,中心频率为1.5,带宽参数为2,将所对应的变换系数求模，所得值标识为WT1;以墨西哥帽(mexh)小波为小波基函数对心电信号进行连续小波变换，变换尺度为8,将(2)截取原始心电信号的一段数据进行算法学习，通过经验设定R波波峰所对应的小波通过心电信号的自学习设定判别阈值：对其中一段心电信号的小波分解系数进行分析，计算这段小波系数中局部极大值的均值Vmm和最小值的均值Vmin,通过实验设定R波的判别阈值，即为Vmx与Vmin差值的30%:(3)判定分解系数的局部极值点如大于判别阈值，则记录峰值点位置，标识为一个R波根据心电周期参数设定不应期，即设定两个R波峰值点之间的距离大于400ms。如检测到的相邻两个极值点间距小于400ms,则对比两个极值点系数值，保留幅值较(5)于原心电信号上精确校准，以实现R波的精确定位。点产生少量偏移，从而影响R波的定位精确度。因此，在利用小波系数确定峰值点后，在峰值点前后设定校正范围，然后返回原心电信号的检测区域进行定位，将信号幅值最大点标定为R波。如此可充分利用原信号的时域信息并降低时移偏差，提广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究4.2.2QRS波群宽度检测QRS波群宽度是指QRS波群起点与终点之间的时间长度。Q波、S波是位于R波 (正向)前后两个向下的波，如果存在Q波和S波，则QRS波群的起点为Q波起点，终点为S波终点，否则将R波的起点和终点作为QRS波群的起点与终点。Q波和S波幅值较小，分布于在信号频谱中高频段，低尺度的小波变换系数可很好地表征其波形特征，因此采用mexh小波的分解系数进行分析，其变换尺度为4,系数标定为WT3,可满足检测要求。由于QR、RS时限均小于100ms,确定Q、S波搜索范围为R波前后100ms内。以下为Q、S波检测流程，其中设R波为正向波：(1)精确定位R波后，设定Q波检测窗宽度：距离R波峰值点前100ms内。(2)于检测窗内寻找WT3的小波系数极小值，纪录该点位置为Q波。(3)于原始信号定位：在模极小值附近对Q波波峰位置进行修正。(4)S波检测窗为距离R波峰值点后100ms内，检测流程与Q波一致。广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究(5)检测在Q波峰值点前小波系数大于零的点记为Q波起点，在S波峰值点之后小波系(6)计算QRS波群宽度。设定Q波和S波检测窗口模极小值点，记为Q波和S波于原始信号中定位校准之后的一个圆钝波，两者频率在0.5~10Hz之内。采用小波变换方法对P波、T波进行检测，根据信号频谱特征可知应采用较大尺度进行小波分解，由声以及低频干扰。本文以mexh小波作为母函数进行小波变换，变换尺度为20,以此获得的小波系数检测P波和T波。对QRS波群准确定位后，根据心动周期特征确定检测向前检测P波，向后检测T波。(1)精确定位QRS波群后，设定P波检测窗宽度为：距离Q波起点前100ms内；T波(2)采用mexh小波进行变换，选择尺度值为20,得到小波变换系数WT4。(3)在检测窗口内寻找小波系数模极大值(设定R波为正向波),记录极值点，即P波QRSQRS波群定位设定P波T波搜素窗口在搜索窗内检测小波模极大值，记为P波和T波存储P波和T波4.3仿真及实验结果分析行性并评估其测性能，以此说明此检测算法的优良性能。1)从MIT-BIH心律失常数据库获取心电数据，读取数据文件2)编写程序实现算法，确定小波母函数及其各项参数条小波的中心频率fe、带宽参数6,各小波变换尺度因子以及判别阈值，根据实验结果3)检测心电信号各波形，记录各项实验数据P波和T波，记录每一项心电记录的检测结果，4)分析实验结果利用检测程序测试心电数据库中的10个典型心电记录，然后对心电信号各组成波形的定位结果进行分析。首先画出其中几个心电记录特殊的定位效果图，然后对这10个心电记录的检测结果进行统计分析，评估算法的性能。其中图4-7为标准心电信号及其各小波系数WT、WT1及WT2;图4-8至4-11分别为文件100、105、109、213的检测效果图，图中红点标出R波峰值点及Q、S波波峰。第100号记录为标准心电信号，图(4-7)为100号心电记录的各小波变换系数：第三复合小波系数WT,经比较可知WT可更好地表征R波特征，因此作为R波定位的检测法广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究图(4-9)为第105号心电记录的检测效果图，信号中包含部分噪声干扰，图中第一行为原心电信号，利用圆点标注QRS波群的定位结果，第二行为复合小波系数WT,WT在噪声干扰出现的部分略有波动，但不影响R波的准确定位，可见算法检测的稳定性较言图(4-10)为第109号心电记录的检测效果图，图中第一行为原心电信号，由图可看出信号中包含基线漂移，导致其复合小波系数WT产生部分偏移，但在本文的检测策略可有效地改善该问题，仍能实现QRS波群的精确定位，信号中圆点为QRS波群定位结图(4-11)包为含大量室性期前收缩的第213号心电记录检测效果图，图中第一行为原心电信号。对于包含病态波形的心电信号，其复合小波系数WT仍能良好地表征信号的时频特性，QRS波群的定位结果采用圆点标注。喻喻广西大学硕士学位论文心电信号波形检测算法研究事图(4-12)为采用mexh小波在尺度20上进行变换，对第103号心电记录的P波和T准确定位P波和T波的可靠依据。部本文对于心电信号中各波形检测所选取的变换尺度能有效地抑制各种噪声和其他波形的不良影响，增强了目标波形的特征，从而正确识别心电心电信号准确分析和监护的基础。由上述几个典本文的检测算法依然能够对心电信号的各组成波形进利用MIT-BIHArhythmiaDatabase中的10幅时长约30分钟的心电信号对文中的心(1)算法检测准确率由表中数据可看出，单独以墨西哥帽(mexh)小波为基本小波，利用其变换系数WT1进行QRS波群检测，漏检率略高；而采用复频域B样条(fbsp)小波的变换系数WT2进行QRS波群检测，其误检率则稍高。相比之下采用复合小波系数WT检测可获得更高的准确率，证明了本文算法优良性能。如对于包含严重噪声干扰的105号和包含病态波形的213号心电记录，本文算法皆获得了较为理想的检测正确率；对于整个信号中包含基线漂移的第109号心电记录，其检测正确率为100%,说明该检测算法能够很好地抑制基线漂移对QRS波群定位的不良影响。实验数据证明，本文算法对动态心电信号中所包含如基线漂移、工频干扰和低频伪迹等噪声具有较强的抑制作用，能在信号波形差异较大的心电记录中准确地提取心电特征。检出检出检出QRS波个数正确率00000000060101110007利用小波变换进行心电信号的检测算法有很多种，如表4-2中所示的文献[50]~[53]分别采用了不同阶次的样条小波及高斯函数导数作为基本小波，以小波变换系数对QRS文献[50](2007)文献[51](2007)墨西哥帽小波文献[52](2008)二次B样条小波文献[53](2009)高斯函数一阶小波(2)算法定位精度与文中算法检测出的R波峰值点位置进行对比，绝大部分R波定位准确，误差在0~2个采样点之间，即0~5ms,且误差不产生累积，定位精度较高。(3)算法检测速度长为30分钟，包含650000个采样点的心电记录进行测试，实现QRS波群、P波和T7~10秒。本章详细介绍了利用不同小波变换变换系数及检测策略对心电信号的各个波形进行检测的算法原理以及流程，以此进行程序设计及仿真计算，广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究验数据来源，最后通过画图说明了各波形的检测效果，以心律失常数据库中的10个心电记录进行算法验证。实验系统以个人计算机为硬件平台，采用软件MATLAB作为实现算法的工具，利用小波变换的多尺度分析对ECG信号的各个波形进行定位。经大量实验数据表明，该检测程序的获得了较为理想的准确率，检测精度高，运算速度较快，可满足心电信号波形检测的定位要求。5.1论文工作总结(2)对心电信号中各波形的进行频谱分析，研究得出各波时频帽函数相结合的方式进行检测，变换尺度分别为15和8;Q波和S波为高频低幅波，采用墨西哥帽小波的低尺度进行分析，尺度因子为4;P波和T波为低频的圆钝波形，以(3)现有基于小波变换的心电检测算法一般以小波分解系数为检测依据，舍弃了原信号的时域特征信息，而本文在基于小波定位后，充分利用信号(4)综合上述几种改进检测算法的策略，采用C语言与MATLAB的小波工具箱进广西大学硕士学位论文必电信号波形检测算法研究行编程和系统仿真，实现了对动态心电信号的快速检测算5.2未来工作展望心电自动分析与诊断技术是未来心电诊断的须基于良好的心电检测技术和心电信号自动分类与识别技心电实时检测算法可实现波形的正确识别与特征号波形检测方法上的不足，取得了良好的效果。但就心(1)加强心电信号检测算法的抗干扰能力，提高各波形定位精度。目前关于利用小波变换对心电信号进行波形检测的研究大部分集中于对QRS波群的定位，而对于其它特征波形的检测技术则不够成熟，如对低频低幅的P波和T波的检测技术尚待提高。(2)如何在准确的心电信号波形定位和特征信息提取的基础上，实现有效的特征描述和波形分类是心电自动分析和诊断系统的重点和难点所在。要小波变换作为一个具有时频分析特性的数学方法在心电检测与心律失常分类上具有准[1]朱凌云.移动心电监护系统ECG信号的只能监测与分析方法研究[D].重庆：重庆大[2]颜彦.应用于穿戴式生理参数监护系统的ECG信号处理算法在DSP器件上的实现[3]苏丽.远程心电监护诊断系统心电信号处理方法研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，[4]S.S.Mehta,N.S.Lingayat.Identificationof[J].ExpertSystemswithApplication,2009,36:820/new/658a663aa2009/200925zhuqia8324.shtml,2/new/658a663aa2009/200925zhuqia83424.shtml,2[7]Sung-NienYu,Ying-HsiangChen.Elewavelettransformationandprobabilist[9]苏丽，赵国良，李东明.心电信号QRS波群检测算法研究[J].哈尔滨工程大学学[10]陈迪虎，张宾，杨圣.基于差分方法的QRS波检测[J].生物医学工程学杂志，2008,[11]刘金江，王春光，孙即祥.小波包分析和形态学滤波相结合的心电图QRS波群定位[12]赵志华.基于形态小波的QRS波检测算法[J].计算机工程与应用，2007,43(13):[14]S.C.Saxena,V.KumarandS.T.HamdMedicalEngineering&Technology[J],2002,26(1):7-15[15]S.C.Saxena,V.Kumar,S.T.Hamde.Featureextraction[16]P.JafariMoghadamFard,M.H.Morradi,M.R.TajvdetectionusingHybridComplexWavelet(HCW)[J].Intern[17]Chia-HungLin,Yi-Chuncardiacarrhythmiasrecognition[J].Ex[19]MamumB.I.Reaz,MuhammadI.IbDetectQRSComplexUsingBackpropagationNeuralNetwork[],ProcWSEASInternationalConferenceonNe[20]李向军.一种基于经验模式分解的心电QRS波检测方法[J].电子科技大学学报，[23]SkordalakisE.SyntacticECGprocessing:Areview.Pattem[24]杨国明，聂志伟等.用小波变换结合神经网络检测ECG信号的P波[J].生物医学工[25]ChenXiaoming,LiJinsen.PwaveschaJournalofBiomedicalEngineering.1997,6(3):171