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基于改进差分阈值算法的心电检测技术研究_张晓军1
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( 2) “. dat”格式的数据 ( 3) “. atr”格式的注释文件主要有 MIT 和 AHA 两 ( 1) 肌电干扰 ( 2) 基线漂移 ( 3) 工频
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2020
年第
33
卷第
2
期
Electronic Sci. & Tech. /Feb. 15,2020
http: / /journal. xidian. edu. cn
收稿日期
: 2019-01-21
基金项目
:
国家自然科学基金
( 61571167)
National Natural Science Foundation of China ( 61571167)
作者简介
:
张晓军
( 1984 - ) ,
男
,
硕士研究生
。
研究方向
:
机器
学习
,
信号处理
。
吴芝路
( 1961 - ) ,
男
,
博士
,
教授
。
研究方向
:
信号与信息处理
。
基于改进差分阈值算法的心电检测技术研究
张晓军
,
吴芝路
(
哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院
,
黑龙江 哈尔滨
150001)
摘 要 针对差分阈值算法中固定阈值的局限性
,
文中提出了一种基于自适应波峰阈值和
R
波间隔阈值的算法
。
该算法结合心电信号特点自动选择波峰阈值
,
并选择
R
波间隔阈值
,
提高了算法的自适应性和准确率
。
文中以
MIT -
BIH
心律失常数据库中的心电信号作为实验样本
,
采用带通滤波与小波阈值滤波相结合的方法完成心电信号去噪
,
采用
改进差分自适应阈值算法对心电信号进行波形检测
。
实验结果表明
,
该算法能够将心电信号
R
波的检测准确率提升到
99. 57% ,
有效减少了误检
、
漏检问题的发生
,
并可准确完成心率
、
心率变异性
、
身体疲劳度
、
精神疲劳度计算和常见心律
失常分类
。
关键词 小波阈值滤波
;
改进差分阈值
;
自适应
;
心电检测
;
人体生理状态
;
心律失常分类
中图分类号
TN911. 6
文献标识码
A
文章编号
1007 - 7820( 2020) 02 - 006 - 08
doi
: 10. 16180 /j. cnki. issn1007 - 7820. 2020. 02. 002
Research of ECG Detection Technology Based on Improved Differential
Threshold Algorithm
ZHANG Xiaojun,WU Zhilu
( School of Electronics and Engineering,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China)
Abstract Aiming at the limitation of fixed threshold in differential threshold algorithm,an algorithm based on
adaptive peak threshold and R wave interval threshold was proposed. The algorithm automatically selected the peak
threshold based on the characteristics of the ECG signal
,and selected the R - wave interval threshold to improve the
adaptability and accuracy of the algorithm. In this study,the ECG signal in the MIT - BIH arrhythmia database was
used as the experimental sample. The combination of bandpass filtering and wavelet threshold fi ltering were utilized to
complete the denoising of ECG signals. The ECG signals were detected by the improved differential adaptive threshold
algorithm. The experimental results showed that the algorithm could improve the detection accuracy of R wave of ECG
signal to 99. 57% . The algorithm effectively reduced the occurrence of false detections and missed inspections
,and
accurately calculated heart rate,heart rate variability,physical fatigue,mental fatigue and common arrhythmia classi-
fication.
Keywords wavelet threshold filtering; improved differential threshold; adaptive; ECG detection; human physio-
logical state; classification of arrhythmias
心电信号的波形主要包括
P
波
、Q
波
、R
波
、S
波
和
T
波
[1]
。
心电信号检测就是根据上述波形在时域
和频域上的不同特征表现
,
采用一定的方法进行识别
和分辨
。
其中
R
波在振幅和频谱上有较为明显的特
征
,
通过对
R
波时频和幅频特性进行计算分析
,
可以
完成心率
[1]
、
心律变异性
[2 -3]
、
身体疲劳度
[4]
、
精神疲
劳度
[5]
的计算和常见心律失常的初步判定
。
因此
,
对
R
波的检测具有较高的医学参考价值
。
随着计算机技术和信息通信技术的快速发展
,
心
电信号去噪和波形检测技术研究取得了显著的进步
,
由其是在算法的改进上越来越智能化
、
高效化
。
常见
的心电信号去噪算法有
:
带通滤波器去噪
、
小波变换类
去噪
、
切比雪夫滤波器去噪
[6]
、
分数阶傅里叶变换去
噪
[7]
等
。
小波变换类算法继承了傅里叶变换局部化的
特点
,
又克服了窗口大小不随频率变化等缺点
,
比较适
合微弱的随机性心电信号去噪
。
其他比较典型的心电
波形检测算法有
:
数学形态学算法
[8]
、
小波变换类检测
算法
[9]
、
神经网络类算法
[10]
和差分阈值类算法
[11]
等
。
6
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士多霹雳酱
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