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一种用于远程监护中心电信号检测的新方法 被引量:3
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作者 潘静 郭兴明 +1 位作者 陈旻 谭新 《中国组织工程研究与临床康复》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1713-1715,共3页
目的:远程心电监护过程中如何降低各种噪声干扰,将心电信号快速准确表达是实验拟解决的问题。方法:将人工神经网络和自适应噪声抵消原理相结合,用一个三层BP网络来代替自适应抵消中常用的线性滤波器,并根据实际情况改进其获得参考输入... 目的:远程心电监护过程中如何降低各种噪声干扰,将心电信号快速准确表达是实验拟解决的问题。方法:将人工神经网络和自适应噪声抵消原理相结合,用一个三层BP网络来代替自适应抵消中常用的线性滤波器,并根据实际情况改进其获得参考输入的方法。通过Matlab/Simulink进行建模仿真,运用MIT/BIH数据库中的数据验证该方法的有效性。结果:①对用余弦波模拟的50Hz工频干扰的滤除有显著作用,并且可以很好地保留原始信号的波形特征。②对MIT/BIH数据库中含噪声较严重的108号数据进行滤波,能够有效的消除基线漂移和其他因素引起的干扰,提高信号的信噪比。结论:由于神经网络具有自学习和非线性映射能力,该方法能够比一般的自适应滤波更好的适应噪声的非线性特性。在远程心电监护中,可以有效滤除运动和环境因素引起的各种干扰,效果满意。 展开更多
关键词 远程监护 心电信号检测 神经网络 自适应噪声抵消 非线性 医学工程
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基于小波变换和相关分析的心电信号检测 被引量:3
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作者 王守岩 王兴邦 +1 位作者 程九华 张立藩 《第四军医大学学报》 2000年第3期320-323,共4页
目的 根据信号奇异点 (R波 )与其小波变换模极大值的对应关系 ,以及 QRS波与其模板具有较高相关性 ,将小波变换和相关分析方法应用于心电信号的 QRS波检测 .方法 小波变换是利用二次样条小波对心电信号按 Mallat算法进行变换 .相关分... 目的 根据信号奇异点 (R波 )与其小波变换模极大值的对应关系 ,以及 QRS波与其模板具有较高相关性 ,将小波变换和相关分析方法应用于心电信号的 QRS波检测 .方法 小波变换是利用二次样条小波对心电信号按 Mallat算法进行变换 .相关分析方法是定义 QRS波的波形模板 ,计算 QRS波与模板的相关系数 .同时还比较了 6个检测指标(小波变换正极大值 ,负极小值 ,QRS波与模板的相关系数 ,QR幅度 ,正极大值 /负极小值点之间的斜率 ,QRS波均值 )的相对变化范围 .结果 在上述 6个指标中 ,前四项检测指标的变化范围较小 ,这为在检测策略中合理选取检测指标及其阈值提供了参考 .经实际心电数据验证 ,QRS波正确检测率达到 99.99% .结论 采用小波变换和相关分析方法可以提高心电信号 展开更多
关键词 信号处理 小波变换 相关分析 心电信号检测
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一种适用于心电信号检测的高阶连续时间OTA-C滤波器设计 被引量:2
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作者 段吉海 郝强宇 +1 位作者 徐卫林 韦保林 《电子器件》 CAS 北大核心 2015年第4期774-778,共5页
提出一种适合心电信号(ECG)检测的OTA-C滤波器。为了达到低功耗、低截止频率、高直流增益、高阻带衰减、低谐波失真的目的,滤波器采用五阶巴特沃斯全差分低通滤波结构和高增益的两级单端输出OTA,其中OTA电路采用亚阈值区驱动、电流分流... 提出一种适合心电信号(ECG)检测的OTA-C滤波器。为了达到低功耗、低截止频率、高直流增益、高阻带衰减、低谐波失真的目的,滤波器采用五阶巴特沃斯全差分低通滤波结构和高增益的两级单端输出OTA,其中OTA电路采用亚阈值区驱动、电流分流和源极负反馈等技术。采用SMIC 0.18-μm 1P6M CMOS工艺进行电路、版图设计及优化。仿真结果表明,滤波器在静态功耗为17.6μW,截止频率为240 Hz,直流增益为-6 d B,阻带衰减大于72 d B每五倍频,三次谐波失真小于-62 d B在400 m V时,适合应用于心电信号检测模拟前端。 展开更多
关键词 低通滤波器 心电信号检测 OTA-C 亚阈值区 源极负反馈
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基于TL084C的心电信号检测系统设计 被引量:3
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作者 王伟敏 范学忠 《电子元器件应用》 2010年第6期24-26,30,共4页
给出了采用高精度低功耗TL084C四运放集成芯片,并通过合理的结构设计和参数选择来实现抗干扰型便携式心电信号检测系统的简易设计方法,该方法具有一定的实用价值。
关键词 心电信号检测 抗干扰 TL084C 共模抑制比
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论心电信号检测中的噪声与干扰及其消除方法 被引量:1
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作者 张欣春 《黑龙江科技信息》 2015年第17期8-,共1页
心电信号检测是当今治疗心血管疾病的主要辅助手段之一,但是由于心电信号检测在具体诊疗中实际条件不佳以及干扰现象严重的特征,在诊疗中常常会出现肌电干扰、基线漂移以及工频干扰等现象,最终导致诊疗误差等问题的产生。基于此,文章就... 心电信号检测是当今治疗心血管疾病的主要辅助手段之一,但是由于心电信号检测在具体诊疗中实际条件不佳以及干扰现象严重的特征,在诊疗中常常会出现肌电干扰、基线漂移以及工频干扰等现象,最终导致诊疗误差等问题的产生。基于此,文章就心电信号检测中的噪声与干扰及消除方法做了深入探讨,旨在为同行日后工作提供参考。 展开更多
关键词 心电信号检测 血管疾病 干扰 消除 噪声
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基于小波分析的心电信号检测系统的开发
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作者 王树恒 于鸿彬 侯立国 《机械管理开发》 2018年第3期9-12,22,共5页
针对心电信号是一种信噪比低且非平稳的微弱信号,采用小波分析法对采集的实际心电信号进行噪声的消除,在小波分析的基础上采用阈值分析方法对QRS波进行特征提取,通过VB2012与Matlab2013混合编程的方式实现经滤波后心电信号的显示及心电... 针对心电信号是一种信噪比低且非平稳的微弱信号,采用小波分析法对采集的实际心电信号进行噪声的消除,在小波分析的基础上采用阈值分析方法对QRS波进行特征提取,通过VB2012与Matlab2013混合编程的方式实现经滤波后心电信号的显示及心电数据的云端存储。实验结果表明,系统能够稳定地采集存储心电信号,消除信号中的噪声,并进行信号的特征提取。 展开更多
关键词 心电信号检测 小波分析 VB2012 Matlab2013
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基于改进稀疏分解的心电信号波形特征点检测及识别
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作者 王辛幸 张伟 卜世俊 《福建电脑》 2015年第2期1-2,共2页
心电信号波形特征点的检测及识别是实际中开展心电监护与评价的基础。本文提出了一种基于稀疏分解及其改进的心电数据分析算法,将检测与识别一体化,具有可靠性较高、易于操作的优点。该算法中原子集由离散化的心电信号典型特征波段经拉... 心电信号波形特征点的检测及识别是实际中开展心电监护与评价的基础。本文提出了一种基于稀疏分解及其改进的心电数据分析算法,将检测与识别一体化,具有可靠性较高、易于操作的优点。该算法中原子集由离散化的心电信号典型特征波段经拉伸、平移变换形成,并采用匹配追踪投影寻优。经Physio Net心电数据库检验,该算法的QRS波群检测灵敏度率达到98.5%,T波和P波的波检测灵敏度也达到93.2%和83.8%。 展开更多
关键词 电信号特征波检测 原子集构建 稀疏分解 匹配追踪 特征点识别
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面向心电信号识别的卷积神经网络动态加速平台
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作者 戈益坚 张海磊 +1 位作者 陈奔奔 于馨 《产业创新研究》 2021年第2期95-97,共3页
本文提出了一种基于最优结构搜索的心电信号识别平台设计,通过控制端训练控制神经网络搜索子神经网络最优结构,并生成硬件加速端上子神经网络结构的结构参数,把最优结构的结构参数和再训练的权重系数生成配置文件传输给硬件加速端,完成... 本文提出了一种基于最优结构搜索的心电信号识别平台设计,通过控制端训练控制神经网络搜索子神经网络最优结构,并生成硬件加速端上子神经网络结构的结构参数,把最优结构的结构参数和再训练的权重系数生成配置文件传输给硬件加速端,完成神经网络的推论。本设计能够动态地对硬件加速端的子神经网络进行最优结构搜索,并完成最优结构的子神经网络的推论过程。 展开更多
关键词 卷积神经网络 心电信号检测 最优结构搜索 硬件加速
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EAGLE4000心电检测注意事项和故障处理 被引量:1
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作者 张志强 《中国医学装备》 2006年第5期54-55,共2页
关键词 常见故障处理 检测 意事项 心电信号检测 监测参数 监护仪
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Automatic detection of respiratory rate from electrocardiogram,respiration induced plethysmography and 3D acceleration signals 被引量:3
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作者 刘官正 吴丹 +2 位作者 梅占勇 朱青松 王磊 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第9期2423-2431,共9页
Respiratory monitoring is increasingly used in clinical and healthcare practices to diagnose chronic cardio-pulmonary functional diseases during various routine activities.Wearable medical devices have realized the po... Respiratory monitoring is increasingly used in clinical and healthcare practices to diagnose chronic cardio-pulmonary functional diseases during various routine activities.Wearable medical devices have realized the possibilities of ubiquitous respiratory monitoring,however,relatively little attention is paid to accuracy and reliability.In previous study,a wearable respiration biofeedback system was designed.In this work,three kinds of signals were mixed to extract respiratory rate,i.e.,respiration inductive plethysmography(RIP),3D-acceleration and ECG.In-situ experiments with twelve subjects indicate that the method significantly improves the accuracy and reliability over a dynamic range of respiration rate.It is possible to derive respiration rate from three signals within mean absolute percentage error 4.37%of a reference gold standard.Similarly studies derive respiratory rate from single-lead ECG within mean absolute percentage error 17%of a reference gold standard. 展开更多
关键词 respiration inductive plethysmography respiratory rate ELECTROCARDIOGRAM 3D acceleration activity
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Application of Holter ECG Signal Analysis Based on Wavelet and Data Mining Technique
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作者 余辉 谢远国 +1 位作者 周仲兴 吕扬生 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2004年第2期126-129,共4页
A new model based on dyadic differential wavelet was developed for detecting the R peak in Holter ECG signal according to the design of data mining. The Mallat recursive filter algorithm was introduced to calculate wa... A new model based on dyadic differential wavelet was developed for detecting the R peak in Holter ECG signal according to the design of data mining. The Mallat recursive filter algorithm was introduced to calculate wavelet and optimize the detection algorithm which is based on the equivalent filter technique. The detection algorithm has been verified by MIT arrhythmia database with a high efficiency of 99%. After optimization, the algorithm was put into clinical experiment and tested in the Air Force Hospital in Tianjin for about two months. After about 108 hearts beating test of more than 100 patients, the total efficient detection rate has reached 97%. Now this algorithm module has been applied in business software and shows perfect performance under the complex conditions such as the inversion of heart beating, the falling off of the electrodes, the excursion of base line and so on. 展开更多
关键词 WAVELET data mining signal detection ELECTROCARDIOGRAM dyadic wavelet R peak detection
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