心电信号特征检测算法研究.pdf

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1、与开发DOI：10．3969／J．issn．1009-9492．2013．08．027心电信号特征检测算法研究黄家沼，郑日荣，曾绳涛(广东工业大学自动化学院，广东广州510006)摘要：提出一种针对心电信号特征检测的快速算法。首先针对干扰信号的频率特性分别采用了中值滤波、梳状滤波器、Butter-worth滤波器去除噪声干扰。然后根据心电波形特性采用一种自适应阈值差分算法来进行QRS波检测。接着采用改进后的局域变换法检测P、T波。利用MIT—BIH的QT数据库对所提出的算法进行评估，QRS群波检测率达99．65％t3,~，对P、T波

2、的定位误差在50ms以内。试验结果表明，该算法能提高各波的检测精度，适于实际应用。关键词：：心电预处理；心电特征检测；自适应阈值差分法；局域变换法中圈分类号：TP391．9文献标识码：A文章编号：1009—9492f2013)08—0106—05ResearchonECGFeatureDetectionAlgorithmHUANGJia-ming，ZHENGRi—rong，ZENGSheng-tao(CollegeofAutomation，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006

3、，China)Abstract：ThispaperdescribesafastalgorithmforfeaturedetectionofECG．Firstly，thefrequencycharacteristicsoftheinterferencesignalwithamedianfilter，combfilter，Butterworthfilteristoremoveinterference．ThenaccordingtotheECGwaveformcharacteristicsadoptanadaptivethresholdd

4、ifferencealgorithmtodetectQRSwave．ThenuseimprovedlocaltransformationmethodtodetectP，1wave．ThedatafromtheMIT—BIHQTdatabaseisvalidatedtoverifytheimprovedalgorithm，detectionrateoftheQRScomplexesexcelledto99．65．TheelTOrsofthep-wavepositionandT-wavepositionarereducedunder50

5、millisecondsorless．Experimentalresultsshowthattheimprovedalgorithmimprovesthedetectionaccuracyofthewaves，accurateandsuitableforpracticalapplication．Keywords：pre-proeessingofECG；ECGfeaturedetection；adaptiveslopethresholdmethod；localtransformationmethod0引言化特性，检测准确度高，但计算量

6、较大，不适于心电图(Electmcardiogram，ECG)是心脏活实时处理；神经网络法能够实现很好的判别效动相关的电位变化图，它是医生诊断疾病的一种果，但训练时间较长，实际上很难应用【3]。为了现代技术，尤其在确诊和鉴别各种心律失常方满足系统的实时性要求，本文采用一种自适应阈面，心电图诊断方法较其他诊断方法更可靠【“。值差分算法来对QRS波群进行检测，对P波、T波心电信号的快速识别以及对特征参数的提取是自检测则采用一种改进后的局域变换法。最后，动分析诊断系统的基础。但是在心电信号检测过MIT—BIH的QT心电数据库对算法进行评估

7、，实验程中往往包含有很强的背景噪声，直接影响到诊结果表明，该算法具有计算量少，易于实现，准断的准确性和可靠性，所以在波形检测前必须滤确率高的特点。去干扰成分。1心电信号预处理目前已经提出了多种心电特征点检测算法。人体心电信号频率在0．05—100Hz范围内，按照算法原理可分为差分阈值法、模板匹配法、幅度为l0V(胎儿)～5mV(成人)。心电信小波分析法、神经网络法、形态学方法等[21。差号信噪比和频率都较低，极易受环境的影响，常分阈值法算法简洁，处理速度快，非常适合实时伴有噪声干扰产生[41。常见的噪声干扰有：基线检测；模板匹配法原

8、理简单，但对高频噪声和基漂移、工频干扰、肌电干扰。为了能准确检测和线漂移很敏感；小波变换法具有良好的时频局域分析心电信号，在诊断分析前必须进行减噪预处收稿日期：2013—02—04匿圈黄家沼等：心电信号特征检测算法研究研萄理。由于心电