qrs波群识别方法的对比研究

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1、ShandongIndustrialTechnology第01期山东工业技术2014正QRS波群识别方法的对比研究张强兵庞字(重庆邮电大学信息检测与传输系统研究所，中国重庆400065)【摘要】快速而准确检测出心电信号中QRS波群的位置，是心电信号自动分析和诊断系统中的一个关键环节，各种算法层出不穷。本论文围绕心电信号QRS波群的检测的关键技术展开研究．分t1对几种经典方法和新兴的神将网络法进行了对比分析。【关键词】QRS波群；小波变换；差分阂值；数学形态ComparisonofQRSDetectionApproachesZHANGQiang-bingPANGY

2、u(InstituteofInformationDetectionandTransmissionSystemofChongqingUniversityofPostsandTelecom，Chongqing，400065，China)【Abstract】DetectionoftheQRSwaveinECGsignalsrapidlyandaccuratelyisakeylinkinECGautomaticanalysisanddiagnosissystem，v~iousalgorithmsemergeinanendlessstream．Thispaperfocus

3、esonthekeytechniqueforthedetectionofECGQRswavegroup，comparedtheclassicalmethodandGodmethodemergingnetwork．[Keywords]QRScomplexes；Wavelettransform；Differencethresh-oldAlgorithm；MathematicalMorphology0引言术的发展．这种方法运用的越来越广泛。随着移动通信、电子、医学及计算机技术的迅猛发展，电子产品集3神经网络法成度的不断提高．使得心电数据的远程实时监测已经成为了一种可能

4、神经网络方法是近年来迅速发展的一种用于模式识别的新型计ECG信号分析的关键是对QRS波群的识别．是分析心脏状态的重要算机和人工智能技术，其在ECG信号的处理分析方面主要是用于分依据。QRS波群的识别过程分为三个步骤：首先．是对信号进行去噪处类、重构和压缩由于神经网络具有自学习和自适应能力，其优良特性理，抑制噪声；然后，是对R波的进行识别；最后，通过对于R波的识对解决医学问题极具优势神经网络缺点在于学习训练需要太多的时别．基于一定的方法进一步识别Q波和S波。目前．QRS波群的识别间．而且要求训练样本需有一定的代表性。有文献提出分别利用人工方法有很多．其基本的思想是

5、利用QRS特征波在时域图形和处理后智能网络和回传神经网络来实现ECG信号的检测与分析，虽然可获图形中对应的关系，来进行识别。本文分别对阈值法、小波变换法、神得良好的判别效果．但神经网络法的算法学习训练时间长+运算量过经网络法、数学形态法等进行了对比大．因而难以适用于实时检测。1差分阈值法4数学形态法差分阈值法是由阈值法发展而来的．阈值法的基本原理：ECG信数学形态学的基本思想是通过使用结构元素在图形中不断地移号中某时刻的数据幅度值大于所设定的阈值．就可判定该时刻存在一动，来考察出图形各部分间的关系。在使用不同结构元素对同一信号个可能的R波通过对该时刻所在小范围内

6、的数据进行修正．可最终进行处理时．会得出不同的结果．因此选用的结构元素图形属性应尽确定R波量相似于所要处理的图形。而差分阈值法的基本原理：ECG信号的R波和其二阶差分的极小值存在固定的位移关系．而且R、Q和s波在ECG的一阶差分信号中都表现为过零点对ECG信号及其一阶差分和二阶差分进行适当的处理．由满足条件的二阶差分局部极小值即可对ECG信号的R波进行精确定位：再Fh已知的R波在一阶差分位置的前后过零点即可识别出Q、S波等特征波[21(1三角形(b)直线形总体来讲，差分阈值检测法的优点是算法原理简单、计算量较小、图1直线和三角形结构元素实时性好，容易于硬件实现，

7、对低频噪声有较强的抑制能力，但对各类高频噪声的消噪效果并不理想．比较容易受到大的T波、肌电干扰和数学形态法方法的原理：先对ECG信号做形态学运算．再对信号高频伪迹的影响．单独使用时．只有通过复杂的判断逻辑去弥补噪声进行QRS复合波检测．其核心就是对ECG信号进行波峰和波谷特征对检测带来的影响。与其它检测方法相比，其检测精度相对较低．检测提取．显著增强QRS复合波．同时减弱P波和T波其基本的运算包率一般只能达到95％左右．在噪声干扰严重的情况下．其误检率增括：腐蚀、膨胀．这两种基本运算的定义与集合的运算密切相关，其中大．不适用于ECG信号的精确检测分析开和闭运算就

8、是经过腐蚀和膨胀复合运算