精确心电图(ECG)信号处理

精确心电图（ECG）信号处理

2011-08-29 17:00:38 来源：作者：Ajay Bharadwaj ，Umanath Kamath，赛普拉斯半导体

关键字：赛普拉斯心电图

心电图(ECG)是用来捕捉心脏在一段时间内情况的反映，它通过外部电极连接到皮肤转换成电信号来采集。心脏外面形成的每个细胞膜都有一个关联电荷，它在每次心跳期间去极化。它以微小电信号的形式出现在皮肤上，可以通过心电图探测到并放大显示。

早在1900年Willem Einthoven就发明了第一台实用的心电图。该系统很笨重，需要很多人去操纵它。病人需要把他的胳膊和腿放到含有电解液的大型电极中。今天的心电监护设备结构紧凑，携带方便，这样病人走动时也可以带着。家用十二导联心电图可以装在口袋里。

心电图基础：

文中这个关于心电图的术语“导联（lead）”，指的是两个电极间的电压差，这就是设备记录下来的差异。例如，“Lead_I”是左臂和右臂电极之间的电压。Lead_I和Lead_II都指的是肢体导联。V1-V6指的是胸部导联。心电图追踪V1就是Vc1电压(胸部电极的电压)，和Lead_I，Lead_II ，Lead_ III的平均电压之间的差别。一个标准的十二导联心电图系统包括八个真实数值和四个派生值。表1给出了各种导联电压（真实的和派生的）的简介。

表1：导联名称及心电图记录位置。

一个典型的心电图波形如图1所示。X轴表示时间刻度。在这里每格(5毫米)对应的是20毫秒。Y轴显示的是捕获信号的振幅。Y轴上每格(5毫米)对应的是0.5 毫伏。(10毫米/毫伏及25毫米/秒)

图1：典型的心电图波形。

心电图特点：

心电图系统设计的第一步包括，了解需要获取的信号种类。心电图信号包括存在于高偏置和噪声的低振幅电压。图2显示了心电图信号的特点。系统里存在高偏移，由于电极产生的半个细胞电压。Ag/AgCl (银-银氯化物)是心电图系统里最常见的电极，它的最大偏移电压为+ / -300mV。实际期望的信号为+ / -0.5mV叠加在了电极偏移上。此外，系统还会合上来自电源线的50/60Hz噪声，形成共同模式的信号。电力线噪声的幅度有可能非常大，需要对其进行滤波。

图2：要获得的心电图信号特点。

心电图采集

模拟前端处理是心电图系统的重要组成部分，因为它需要区分噪声和期望信号（振幅很小）。模拟前端处理电路包括一个测量放大器，从而降低普通模式的信号。测量放大器工作在+ / -5V，通常是用来加大的输入电压范围。这个测量放大器应具备高输入阻抗，因为皮肤的阻抗可能是非常大的。需要运算放大器来作为心电图设备的信号处理。心电图采集系统的信号链包括测量放大器、滤波器（可通过运放实现）和ADC。

心电图滤波

信号处理是一项巨大的挑战，因为实际的信号为0.5mV，它处在一个300mV偏移量的环境里。其他因素如交流电源干扰，外科设备的射频干扰，手术植入的设备如起搏器和生理监测系统也会影响精度。心电图里噪声的主要来源是

1.基线漂移(低频噪声)

2.电力线干扰(来自电力线的50 Hz或60 Hz噪声)

3.肌肉噪声(这种噪声是很难被清除，因为它是在同一地区的实际信号。它通常是在软件里纠

正。)

4.其他干扰(例如，来自其他设备的射频噪声)

共模噪声去除

干扰通常表现为经过差分放大器两端的共模噪声。这种噪声可以通过以下方法去除：

∙尽可能的把前端接地电路和数字系统隔离。高效的系统级设计是总体噪声抑制能力的关键。

∙使用具有很高共模抑制比（大于100dB）的测量放大器•

∙使用反向共模信号驱动病人的身体。病人的右腿用Lead_I，Lead_II，Lead_III平均值的反向信号来驱动。适当地减少共模噪声耦合到系统中。

∙使用金属屏蔽设备，防止高频射频(RF)耦合到系统中。

∙使用屏蔽电缆采集心电图信号，它是由共模电压驱动的，可以减少噪声耦合。

∙除了上述方法，信号采集以后，存在很多软件算法来去除噪声。

前端设计的目的是减小噪声耦合到系统中。

去除基线漂移：

基线漂移是一种存在于心电图系统的低频噪声。这是由于电极、呼吸和身体运动的偏置电压造成的。这可能会在分析心电图波形时造成问题。偏置也限制了可从测量放大器获得的最大增益。在较高增益下，信号可能饱和。这种噪声可以通过以下方式去除：

使用硬件实现高通滤波。截止频率应该是这样的，当基线漂移清除后心电图是未失真的。典型的截止频率值是0.05Hz。既然截止频率很低，这种方法需要大电容。在该方法中，增益要用两个阶段实现，由于自偏置可以在测量放大器输出饱和。两级滤波器也使得系统更为复杂。该系统需要一个低分辨率的ADC，通常有8到16位的分辨率。图3显示了硬件实现高通滤波器的信号链流程。

图3：使用硬件高通滤波器实现的心电图信号链。

软件实现高通滤波：心电图的规格之一是输入噪声应小于30uV（整个系统为150Hz带宽）。对于这种方法，我们使用一个高精度模数转换电路和一个测量放大器实现的一阶增益。这种方法更适用，因为低噪声放大器和高分辨率ADC现在价格很低。这种应用中，没有用到基于硬件的高通滤波，只是数字区域有基线漂移。在数字区域滤波更便宜，并易于实现。例如，赛普拉斯的PSoC3/5和它的20位ADC和离散滤波器模块可以实现这样的结构。

当微控制器也集成到系统中时，系统的总成本会降低。图4显示了系统内无硬件高通滤波器的信号链流程。在这种情况下，数字滤波模块可以实现有效过滤ADC采集到的信号。从图中可以看出，前端的复杂性明显降低。

图4：无硬件高通滤波器的心电图信号链实现。

去除高频噪声：

根据IEC规格，心电图的带宽要求从0.5Hz到150Hz。然而心电图设备有方法来检测起搏器。起搏器探测可以有两种，既可以通过硬件又可以用软件专门来做这项任务。如果检测必须在软件中实现，

ADC的采样率必须在3-4KSps。基于软件的起搏器优势是，只需要固件做很小的变化就可以使心电图设备适应不同类型的起搏器。大部分的高频噪声可以在ADC采样之前过滤。这种设备可以屏蔽高频辐射噪声耦合。一旦数据被ADC采样，一个有预期截止频率的数字FIR滤波器就实现了。这将消除心电图线路的高频噪声。

电力线噪声去除

电力线路噪声的振幅是非常大的，而且不管在数字区域对共模噪声处理得多么小心，它都会耦合进系统里。电力线路噪声通过在数字区域的50/60Hz加陷波滤波器去除。

基于固件的噪声修正

许多现有软件算法都可以帮助心电图数字化后滤波。这些算法常用在高端设备中，通常由厂商所有。微控制器需要有足够的容量来实现这些复杂的算法。

滤波器的传递函数用于心电图取样，如图6所示。这可以在数字区域实现。要注意过滤器阶数的选择。阶数应该足够高，能有很陡的衰减，而又不能太高，防止出现响铃效果。具备一个灵活的数字滤波模块，微控制器就可以可以实现心电图系统所需要的频率响应。高速模拟多路复用器可以采集多个通道数据，需要在微控制器外部使用一个高输入阻抗的测量放大器来放大信号。20位高精度ADC及通用功放也集成了进来，可以进一步降低心电图设备设计组件。

图6：配置所需过滤器类型的用户界面。

滤波器的设计可以通过使用芯片制造商所提供的工具进行简化，例如PSoC Creator。如上图所示，滤波器可以使用下拉菜单进行图形配置，从而选定滤波器参数。图6显示了一个典型心电图系统的传递函数。采样率为500 /每秒。使用两级滤波器，在60 Hz实现陷波。信号的带宽从0.05Hz 到150Hz。这两个过滤器都有35的一阶。用于实现这个的滤波模块有两个滤波通道，每一个都为最大四阶滤波。这可以实现复杂的滤波器而无需手工计算滤波系数。它也可以图形化显示各种参数，如相位响应、脉冲响应、阶跃响应等等。使用专用滤块模可以快速设计滤波器适应专门的应用。

自从手持心电图设备工作电压降低后，信号处理就成为一个重要的挑战。通过集成硬件和软件在一颗数模混合信号控制器里就能够实现一个完整的模拟前端处理，可以提高系统精度并减少整体功率消耗。通过这种方式，开发人员通过把所有功能都压缩到一个增强模拟功能的SoC平台上，可以很大程度的减少系统成本。

随着卫生保健已经变为预防性的，心电图设备正成为诊断过程的一个重要部分。先进的通讯技术和低功率电路设计使得其发展得更好、更安全，便携性心电图设备可以低功耗工作，更加精确，并且已经具备了最新诊断能力。

心电图信号分析与分类

心电图信号分析与分类 一、绪论 心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种测量心脏电信 号变化的方法，广泛应用于临床医学中。ECG信号分析与分类是ECG信号处理领域的研究方向之一，它的目的是将ECG信号根据 特定的规律分类，并从中提取有用的信息供医生诊断与治疗。 ECG信号的分类一般可分为基线漂移、噪声、运动伪影和心电图 复合波分离等几个方面，本文将详细介绍ECG信号的分析与分类。 二、ECG信号形态特征分析 ECG信号的形态特征分析是ECG信号分类的基础，其主要的 目的是解析ECG信号的重要成分。ECG信号的形态特征包含以下 三个方面： 1.基本波形 ECG信号中的基本波形是心脏电活动的直接反映，主要反映了 心脏的起搏和传导过程。常见的基本波形有P波、QRS波和T波，其中P波代表心房的收缩，QRS波代表心室的收缩，而T波则代 表心室的复极。 2.心律

ECG信号中的心律反映了心脏的节律和节拍，是ECG信号分类的重要依据。常见的心律包括窦性心律、房性心律和室性心律等。 3.心率 ECG信号中的心率反映了心跳的频率，通常用每分钟心跳次数来描述。心率是ECG信号分类的另一个重要依据，因为心率异常往往意味着心脏病或其他疾病。 三、ECG信号分类 ECG信号分类是将ECG信号按照特定的规则和特征划分为不同的类别，以便进行医学诊断和治疗。ECG信号分类依据的特征可分为两类：一类是基于信号形态特征的分类，包括基线漂移、噪声、运动伪影和心电图复合波分离等；另一类是基于心律和心率的分类，包括窦性心律、房性心律和室性心律等。 1.基于信号形态特征的分类 （1）基线漂移 ECG信号中常出现基线漂移现象，它是由于肌肉运动等因素造成的，会对ECG信号的形态特征造成干扰。为克服基线漂移的影响，一般需进行基线漂移滤波处理。 （2）噪声

心电图信号的分析与处理

心电图信号的分析与处理 心电图（ECG）是反映心肌电活动的一种生物电信号，通过采集到的心电图信 号可以对心脏健康状况进行评估和诊断。但是，心电图信号的特性复杂、形态多变，需要经过一定的分析和处理，才能得到有意义的结果。本文将重点介绍心电图信号的分析与处理方法。 I. 心电图信号的采集 心电图信号的采集需要使用心电图仪。心电图仪通过电极接触到患者身体表面，将心肌电信号转换为电压信号进行记录。心电图信号的采集需要注意以下几点： 1. 心电图电极的贴法 电极贴法是影响心电图信号质量的重要因素之一。常见的电极贴法有三导联和 十二导联两种。十二导联心电图信号采集可以覆盖整个心脏电活动区域，因此具有更高的识别能力和辨识度。在贴电极的过程中，应注意保持电极与患者皮肤的紧密贴合，以避免干扰和噪声。 2. 采集环境的要求 心电图信号的采集需要在静音、无干扰的环境下进行。在采集过程中，应防止 外界干扰因素的干扰，如手机信号、电子设备等。同时，在采集过程中，应保持患者的放松和安静，以减少肌肉活动的干扰。 3. 采集长度和频率 心电图信号的采集长度和频率会影响信号的分析和处理效果。通常采集时间为10秒钟或更久，采集频率为500Hz或更高，以保证信号的准确性和稳定性。 II. 心电图信号的处理方法

心电图信号的处理包括滤波、信号增强、特征提取和分类识别等步骤。下面分别介绍具体的处理方法： 1. 滤波 滤波是心电图信号处理的重要步骤，可以去除信号中的底线漂移和干扰，提高信号的质量。常用的滤波方法包括低通滤波和高通滤波。低通滤波可以去除高频噪声信号，而高通滤波可以去除低频干扰信号。同时，还可以使用带阻滤波器去除特定频段的噪声信号。 2. 信号增强 信号增强是从低强度、高噪声信号中提取有用信息的重要手段。信号增强方法包括平滑处理、降噪处理和分离处理等。平滑处理可以减少信号中的噪声干扰，降噪处理可以去除噪声及对信号的干扰，分离处理可以将不同来源的信号分离出来，以便进行后续分析。 3. 特征提取 特征提取是从信号中提取受重视、有区别度的生物信号特征的方法，常用特征包括时间域、频率域和小波变换等。时间域特征是指直接从时域信号中提取特征参数；频率域特征是指从特定频段中提取主要频率成分的特征参数；小波变换则是指采用小波变换技术去掉噪声，保留主要特征的信号特征提取方法。 4. 分类识别 分类识别是对提取出的信号特征进行分类和识别的方法，常用的方法包括神经网络、支持向量机和决策树等。这些方法可以利用已知的健康和疾病样本，快速准确地识别新采集的心电图信号，为健康状况的判断提供支持。 III. 心电图信号分析的应用

ECG信号处理

精确心电图(ECG)信号处理 来源：本站整理作者：叶子2011年08月31日 11:42 分享 [导读]心电图(ECG)是用来捕捉心脏在一段时间内情况的反映，它通过外部电极连接到皮肤转换成电信号来采集。心脏外面形成的每个细胞膜都有一个关联电荷，它在每次心跳期间去极化。它以微 关键词：ECG心电图信号处理 心电图(ECG)是用来捕捉心脏在一段时间内情况的反映，它通过外部电极连接到皮肤转换成电信号来采集。心脏外面形成的每个细胞膜都有一个关联电荷，它在每次心跳期间去极化。它以微小电信号的形式出现在皮肤上，可以通过心电图探测到并放大显示。 早在1900年Willem Einthoven就发明了第一台实用的心电图。该系统很笨重，需要很多人去操纵它。病人需要把他的胳膊和腿放到含有电解液的大型电极中。今天的心电监护设备结构紧凑，携带方便，这样病人走动时也可以带着。家用十二导联心电图可以装在口袋里。 心电图基础： 文中这个关于心电图的术语“导联(lead)”，指的是两个电极间的电压差，这就是设备记录下来的差异。例如，“Lead_I”是左臂和右臂电极之间的电压。Lead_I和Lead_II都指的是肢体导联。V1-V6指的是胸部导联。心电图追踪V1就是Vc1电压(胸部电极的电压)，和Lead_I，Lead_II ，Lead_ III的平均电压之间的差别。一个标准的十二导联心电图系统包括八个真实数值和四个派生值。表1给出了各种导联电压(真实的和派生的)的简介。 导联名称计算注释

这是一个真实导联，显示在心电图轨迹中。 表1：导联名称及心电图记录位置。 一个典型的心电图波形如图1所示。X轴表示时间刻度。在这里每格(5毫米)对应的是20毫秒。Y轴显示的是捕获信号的振幅。Y轴上每格(5毫米)对应的是0.5 毫伏。(10毫米/毫伏及25毫米/秒)

ECG解决方案

ECG解决方案 简介： ECG（心电图）解决方案是一种用于监测和分析人体心脏电活动的技术方案。它通过记录心脏电信号并将其转化为可视化的图形，匡助医生诊断心脏疾病、评估心脏功能以及监测病人的健康状况。本文将详细介绍ECG解决方案的工作原理、应用领域、技术要求以及市场前景。 一、工作原理： ECG解决方案基于心电图的获取和分析。它通常包括以下几个步骤： 1. 心电信号采集：通过心电图仪器或者可穿戴设备，将病人的心电信号采集下来。这些信号可以是表面心电图（常用的12导联心电图）或者是持续心电监测（例如Holter监护仪）。 2. 信号处理与滤波：对采集到的心电信号进行预处理，包括滤波、放大、去除噪声等，以确保信号质量。 3. 心电特征提取：根据心电信号的特征，提取出心率、QRS波形、ST段、T 波等参数，用于后续的分析和诊断。 4. 心电图分析：利用机器学习、人工智能等技术，对心电图进行自动或者半自动的分析，识别心律失常、心肌缺血等异常情况。 5. 诊断报告生成：根据分析结果，生成诊断报告，匡助医生做出准确的诊断和治疗决策。 二、应用领域： ECG解决方案在医疗领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：

1. 心脏疾病诊断：ECG解决方案可以匡助医生准确诊断心脏疾病，如心律失常、心肌缺血、心肌梗死等。通过分析心电图特征，可以提供重要的参考信息。 2. 心脏健康监测：可穿戴的ECG设备可以实时监测病人的心脏健康状况，及 时发现异常情况并提醒病人或者医生采取相应的措施。 3. 临床研究：ECG解决方案可以在临床研究中应用，匡助研究人员采集和分析大量的心电数据，探索心脏疾病的发病机制和治疗方法。 4. 远程医疗：通过互联网和挪移通信技术，ECG解决方案可以实现远程心电监测和诊断，为偏远地区或者无法前往医院的病人提供便捷的医疗服务。 三、技术要求： ECG解决方案需要满足以下技术要求，以确保准确性和可靠性： 1. 心电信号采集设备：需要使用高质量的心电图仪器或者可穿戴设备，能够准 确采集和记录心电信号。 2. 信号处理与滤波算法：需要使用先进的信号处理和滤波算法，去除噪声、伪 迹等干扰，保留有效的心电信号。 3. 心电特征提取算法：需要使用精确的算法，提取心电图中的各种特征参数， 如心率、QRS波形、ST段、T波等。 4. 心电图分析算法：需要使用机器学习、人工智能等技术，对心电图进行自动 或者半自动的分析，识别心律失常、心肌缺血等异常情况。 5. 数据安全和隐私保护：需要采取相应的措施，确保心电数据的安全性和隐私 保护，防止数据泄露和滥用。 四、市场前景：

ECG解决方案

ECG解决方案 随着医疗技术的不断进步，心电图（Electrocardiogram，简称ECG）在临床诊 断中扮演着重要的角色。ECG解决方案是为了提高心电图数据的采集、分析和诊 断效率而设计的一套综合性解决方案。本文将详细介绍ECG解决方案的相关内容。 一、背景介绍 心电图是通过记录心脏电活动的变化来反映心脏功能的一种检查方法。传统的 心电图检查需要患者到医院进行，医生通过贴电极、采集数据、分析结果等步骤来完成诊断。然而，传统的心电图检查存在时间长、过程繁琐、专业要求高等问题，且无法实现远程监测和快速诊断。因此，研发一种高效、便捷、准确的ECG解决 方案势在必行。 二、ECG解决方案的构成 1. 心电图采集设备 ECG解决方案的核心是心电图采集设备，它能够实时采集患者的心电信号，并将数据传输到后端系统进行处理。现代的心电图采集设备通常采用无线传输技术，患者只需佩戴设备，即可实现心电信号的实时采集和传输。 2. 数据传输与存储 采集到的心电信号需要通过无线网络传输到后端系统进行处理和存储。传输过 程中需要保证数据的安全性和完整性，以避免数据泄露和丢失。后端系统通常采用云端存储技术，可以实现数据的远程存储和快速访问。 3. 数据处理与分析

后端系统接收到心电信号后，会进行数据处理和分析。首先，对心电信号进行滤波和去噪处理，以提高数据质量。然后，利用机器学习和人工智能算法对心电信号进行特征提取和分析，以辅助医生进行诊断。 4. 心电图诊断与报告 经过数据处理和分析后，后端系统会生成心电图诊断结果和报告。诊断结果可以包括心率、心律失常、心肌缺血等信息，报告可以包括图形展示、文字描述和建议等内容。医生可以通过后端系统远程查看诊断结果和报告，以指导临床决策。 三、ECG解决方案的优势 1. 提高诊断效率 ECG解决方案通过自动化的数据采集、处理和分析，可以大大提高诊断效率。医生无需手动贴电极和采集数据，可以节省大量时间，提高工作效率。 2. 实现远程监测 ECG解决方案支持远程监测功能，患者可以在家中或者其他地方佩戴心电图采集设备，数据会实时传输到后端系统，医生可以随时查看患者的心电信号和诊断结果，及时进行干预和治疗。 3. 提供精准的诊断结果 ECG解决方案利用机器学习和人工智能算法对心电信号进行分析，可以提供更加精准的诊断结果。通过大量的数据训练和算法优化，可以提高诊断的准确性和可靠性。 4. 降低医疗成本 传统的心电图检查需要患者到医院进行，费用较高。而ECG解决方案可以实现远程监测和诊断，减少了患者的就诊次数和费用支出，降低了医疗成本。

ECG解决方案

ECG解决方案 概述： 心电图（Electrocardiogram, ECG）是一种常见的临床检查方法，用于评估心脏 的电活动。ECG解决方案旨在提供一种高效、准确的方法来获取、分析和解释心 电图数据，以匡助医生诊断和监测心脏疾病。 1. 数据采集： ECG解决方案的第一步是数据采集。通过使用专用的心电图仪器，可以将患者的心电信号转换为数字数据。该仪器通常包括多个导联，用于记录心脏在不同位置的电活动。数据采集过程应确保信号质量良好，避免干扰和伪影。 2. 数据传输和存储： 采集到的心电图数据需要传输到计算机或者云端服务器进行进一步处理和分析。传输可以通过有线或者无线方式进行，确保数据的安全性和完整性。在传输过程中，数据应进行加密和压缩，以提高传输效率。一旦数据传输完成，应将其存储在可靠的存储介质中，以备后续使用。 3. 数据预处理： 在进行心电图分析之前，需要对采集到的数据进行预处理。这包括滤波、去除 基线漂移、降噪等步骤，以消除信号中的噪声和干扰。预处理过程应确保数据的准确性和可靠性，为后续的分析提供可靠的基础。 4. 心电图分析： 心电图分析是ECG解决方案的核心部份。通过应用信号处理和模式识别算法，可以从心电图数据中提取实用的信息。常见的分析内容包括心率、心律、ST段变化、QRS波形、QT间期等。分析结果应与正常范围进行比较，并生成相应的报告。

5. 报告生成和解释： ECG解决方案应能够自动生成详细的心电图报告。报告应包含患者的基本信息、采集条件、分析结果和医生的解释。报告的格式应清晰易读，重点突出，以便医生快速理解和判断。此外，解决方案还可以提供辅助工具，如图形展示、趋势分析等，以匡助医生更好地理解和解释心电图数据。 6. 数据管理和隐私保护： ECG解决方案应提供完善的数据管理功能。包括数据的备份、恢复、归档等，以确保数据的安全性和可靠性。此外，解决方案还应符合相关的隐私保护法规，保护患者的个人隐私和数据安全。 7. 可扩展性和兼容性： ECG解决方案应具有良好的可扩展性和兼容性。它应能够适应不同型号的心电图仪器，并与其他医疗设备和信息系统进行无缝集成。此外，解决方案还应支持多种数据格式和标准，以便与其他医疗机构和研究机构进行数据交换和共享。 总结： ECG解决方案是一种高效、准确的方法，用于获取、分析和解释心电图数据。它可以匡助医生诊断和监测心脏疾病，提高诊断的准确性和效率。通过数据采集、传输和存储、预处理、心电图分析、报告生成和解释等步骤，ECG解决方案为医 生提供了全面的心电图服务。它具有数据管理和隐私保护、可扩展性和兼容性等特点，能够满足不同医疗机构的需求，并与其他医疗设备和信息系统进行无缝集成。

心电图信号分析技术及其在医疗中的应用

心电图信号分析技术及其在医疗中的应用 医疗技术随着科技的发展变得越来越先进和智能化，而心电图 信号分析技术也不例外。心电图（Electrocardiogram，ECG）信号 是记录心脏电活动的一种医学检查技术，可以反映心脏在不同时 期的功能和状况，是一项重要的医疗检查手段。本文将深入分析 心电图信号分析技术，并探讨其在医疗中的应用。 一、心电图信号分析技术的基本原理 心电图信号分析技术是指通过对心电图信号进行数字化处理和 解析，获得心脏电生理信息的方法。心电图信号包含心率、节律、传导、心肌损伤、冠心病等诊断信息。其中，心率和心律主要反 映心脏的基本活动状态，传导反映心脏电活动在心脏内和心脏外 的传递情况，心肌损伤和冠心病则反映心脏的病理状态。 在信号分析过程中，首先需要对ECG信号进行采集。采集信 号的设备包括心电图仪、导联电缆和电极贴。电极贴和导联电缆 将电信号从身体表面采集并传输到心电图机中，心电图机将信号 转化成数字信号，并存储在计算机中。然后，对ECG信号进行数 字信号处理。数字信号处理主要包括滤波、降噪、增强信号等。 通过数字信号处理，可以有效区分有用信号和噪声，减少背景干扰。最后，使用特定的算法分析这些数字信号并提取所需的生理 信息。

二、心电图信号分析技术在医疗领域中的应用 2.1 诊断 ECG信号分析技术可用于心脏疾病的诊断。在医学诊断过程中，医生可以观察ECG波形来确定心脏功能是否正常。通过分析ECG 信号的QRS波形和ST段，可以判断是否存在心肌缺血和梗死等 疾病。另外，对ECG信号进行长时间记录，还能检测到短暂地心 律失常或突发性心跳消失等症状，为医生提供有力的诊断依据。 2.2 监测 ECG信号分析技术可用于长期的患者监测，如如在重症监控室 监控患者的心脏状态。通过对ECG信号的实时监测，医生可以及 时采取必要的治疗措施，以避免严重的并发症发生。 2.3 预防 ECG信号分析技术还可用于预防心脏疾病的发生。通过对心脏 状态的长期监测，可以检测到一些早期的心脏病症状，提示患者 及时采取预防措施，减少疾病的发生风险。 三、心电图信号分析技术的发展和趋势 随着科技的不断发展，ECG信号分析技术也在不断进步和完善。最近几年，人工智能技术的进步为ECG信号分析带来了很大的进展。采用深度学习等技术，可以更准确地检测ECG信号，提高诊

ECG解决方案

ECG解决方案 ECG解决方案是一种用于心电图（ECG）数据的处理和分析的技术方案。ECG 是一种记录心脏电活动的无创检测方法，广泛应用于心脏疾病的诊断和监测。 ECG解决方案主要包括以下几个方面的内容：数据采集、数据预处理、特征提取、心律分析和心脏疾病诊断。 1. 数据采集： ECG解决方案需要使用专业的心电图设备进行数据采集。设备应具备高精度、低噪声、高采样率等特点，以确保采集到的数据质量可靠。 2. 数据预处理： 在进行特征提取和分析之前，需要对采集到的原始数据进行预处理。预处理的主要目的是去除噪声、滤波和增强信号质量。常用的预处理方法包括滤波、去基线漂移和降噪等。 3. 特征提取： 特征提取是ECG解决方案的核心环节，它通过对预处理后的数据进行分析，提取出具有代表性的特征参数。常用的特征参数包括心率、QRS波形、ST段和T 波等。特征提取方法可以基于统计学、时域分析、频域分析和小波变换等。 4. 心律分析： 心律分析是ECG解决方案的重要组成部份，它通过对特征提取得到的参数进行分析，判断心脏的节律和节律异常。常见的心律分析方法包括心率变异性分析、心律失常检测和心律失常分类等。 5. 心脏疾病诊断：

ECG解决方案可以通过对心电图数据的分析，辅助医生进行心脏疾病的诊断。例如，可以通过特征提取和心律分析来判断心肌缺血、心肌梗死和心律失常等病症。同时，ECG解决方案还可以提供自动报警和报告生成等功能，方便医生进行诊断 和监测。 总结起来，ECG解决方案是一种用于心电图数据处理和分析的技术方案，它包括数据采集、数据预处理、特征提取、心律分析和心脏疾病诊断等环节。通过应用ECG解决方案，可以提高心脏疾病的诊断准确性和效率，为医生提供更好的辅助 诊断工具。

心电图信号处理的基本方法

心电图信号处理的基本方法心电图信号是医学领域中一项非常关键的检测手段，通过对心电图信号的处理可以帮助医生更好地辨别病情和诊断疾病。在信号处理中，有一些基本方法可以帮助我们更好地理解和处理心电图信号。 一、心电图信号预处理 心电图信号的预处理主要是为了去噪和滤波，以提高信噪比和减少干扰。去噪可以从信号的振幅和频率两个角度考虑。常见的方法有中值滤波、小波变换去噪和自适应信号处理。滤波则可以分为低通滤波和带通滤波两种，低通滤波可以消去高频噪声，而带通滤波则可以滤除特定频率的信号。 二、心电图信号特征提取 心电图信号特征提取可以帮助我们获取信号中的关键信息和参数。特征提取可以通过信号的时域和频域两个方面考虑。时域特征包括信号的平均值、标准差、最大值和最小值等，这些特征可

以通过常规的数学方法计算得出。频域特征则可以通过傅里叶变 换来实现，包括信号的功率谱密度、频率峰值等。 三、心电图信号分类 心电图信号分类可以帮助我们对信号进行诊断，以便更好地了 解患者的病情。常见的方法有支持向量机（SVM）和人工神经网 络（ANN）等。SVM是一种二分类模型，适用于线性和非线性分类，它可以通过特征提取来实现分类。ANN则是一种模仿人脑的 神经元进行计算的模型，通过训练神经网络来实现分类。 四、心电图信号分析 心电图信号分析可以帮助我们了解信号的规律和特征，以帮助 医生更好地诊断病情。常见的方法有时间序列分析和频谱分析。 时间序列分析可以帮助我们理解信号的周期性和趋势性，常用的 方法有自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归滑动 平均模型（ARMA）。频谱分析则可以将信号转换成频率域表示，帮助我们理解信号的频谱特征和频谱分布。

心电图信号处理技术的特征提取方法

心电图信号处理技术的特征提取方法 心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是记录心脏电活动的一种 常用方法，可以通过测量身体表面的电位变化来反映心脏的电活动和 节律。心电图是一种重要的医学诊断工具，而心电图信号处理技术的 特征提取方法可以帮助医生准确快速地分析和诊断心脏疾病。 心电图信号具有高度的复杂性，包含了多种信息，如心率、心脏节 律和心脏传导系统的状态等。特征提取是将这些信息从原始信号中提 取出来的过程，通过特征提取可以提取出有用的心脏相关信息，减少 冗余信号。本文将介绍心电图信号处理技术中常用的特征提取方法。 1. 时间域特征提取方法 时间域特征提取方法是最直接的特征提取方法，可以通过对心电图 信号的振幅和时域特性进行分析来提取特征。常用的时间域特征包括：R峰振幅、QRS波群宽度、T波宽度等。这些特征可以反映心脏的电活动情况，例如QRS波群宽度可以用来判断心脏是否存在传导障碍。 2. 频域特征提取方法 频域特征提取方法可以通过将心电图信号转化为频谱来分析，从而 提取出信号的频域特性。常用的频域特征包括：功率谱密度、频带能 量等。这些特征可以帮助医生判断心脏的频域特性，例如功率谱密度 可以反映心脏的节律特性。 3. 基于小波变换的特征提取方法

小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解为不同频率的子信号，从而提取出信号在时间和频率上的特征。基于小波变换的特征提取方法可以通过分解心电图信号和重构子信号来提取特征。常用的小波变换方法有离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT），通过对心电图信号进行小波分解可以得到不同频率的子信号，然后通过重构子信号可以提取出对心脏疾病具有区分能力的特征。 4. 神经网络方法 神经网络方法是近年来发展起来的一种特征提取方法，可以通过构建一个针对心电图信号的神经网络模型来提取特征。神经网络方法可以通过训练数据来学习和提取特征，经过训练的神经网络模型可以通过输入心电图信号来输出特征。这种方法可以有效地提取出信号中难以发现的特征，对于心脏疾病的诊断有着重要的作用。 综上所述，心电图信号处理技术的特征提取方法是对心电图信号进行分析和提取特征的过程，能够帮助医生快速准确地诊断心脏疾病。常用的特征提取方法包括时间域特征提取方法、频域特征提取方法、基于小波变换的特征提取方法和神经网络方法。这些方法可以从不同角度提取出心脏相关的特征，对于心脏病的早期诊断和治疗具有重要意义。未来，随着技术的不断进步和创新，心电图信号处理技术的特征提取方法将得到进一步的改进和完善，为心脏疾病的预防和治疗提供更加准确、快速、可靠的方法。

ECG信号处理及心律失常识别算法研究

ECG信号处理及心律失常识别算法研究 心脏是人体重要组织之一，搏动心脏不停地循环血液，将养分和氧气输送给全 身各个器官和组织。而心电图（ECG）是通过记录心脏的电信号，进一步研究心脏病的一种无创检测手段。利用ECG信号处理及心律失常识别算法研究对于心脏疾 病的鉴定和诊疗具有重要意义。 1. ECG信号处理技术 ECG信号处理技术包括预处理、特征提取、分类和识别。首先，预处理是一个基本而必要的环节。由于ECG信号存在于胸腔内，胸腔运动、呼吸和肌肉运动等 信号都会影响ECG的采集，因此需要进行滤波预处理。常见的预处理方法包括基 线漂移滤波、50/60 Hz陷波滤波和低通滤波等。 其次，特征提取是将预处理后的ECG信号转换为数学特征的过程。特征提取 是为了在ECG分类和识别时减少特征维数，提高识别准确度。目前常见的特征提 取方法有时间频率分析、小波分析和熵度分析。 最后，分类和识别是将特征向量分配到特定的类别中的过程。ECG波形通常被分类为心脏病态波、心律失常波和心肌缺血波等类别。分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和k近邻算法（KNN）等。 2. 心律失常识别算法 心律失常是指心脏节律异常，包括心动过缓、心动过速、并行心律和心房颤动 等病态信号。快速准确地识别心律失常有助于及时预防心脏疾病的发展。心律失常的识别方法包括不依赖人工干预的自动识别算法和基于专业医生的手动诊断算法。 自动心律失常识别算法采用ECG信号处理技术进行特征提取和分类，识别准 确率和效率较高。目前发展的ECG心律失常自动识别算法有邻域最近模式识别（KNN）、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和基于时间频域特征的分类器等。

心电图信号处理中的噪声抑制方法比较

心电图信号处理中的噪声抑制方法 比较 心电图（Electrocardiogram, ECG）是一种测量心脏电活 动的无创方法，广泛应用在临床诊断和疾病监测中。然而，心电图信号常常受到噪声的干扰，导致信号质量下降，从 而影响心电图的分析和诊断结果。为了准确提取心电图信 号中的有用信息，需要采用噪声抑制方法来滤除噪声。本 文将介绍几种常用的心电图信号处理中的噪声抑制方法， 并对它们进行比较。 一、滤波方法 滤波是一种常见的噪声抑制方法，通过去除频谱中的干 扰成分来提高信号质量。常用的滤波方法包括低通滤波、 高通滤波、带通滤波和陷波滤波。 1. 低通滤波 低通滤波器可以通过去除高频部分的信号来抑制高频噪声。在心电图信号处理中，低通滤波器常用于滤除肌电干

扰和高频噪声。常见的低通滤波器包括巴特沃斯滤波器、Butterworth滤波器和倒数阶巴特沃斯滤波器。 2. 高通滤波 高通滤波器可以去除低频部分的信号，用于去除基线漂移等低频噪声。常用的高通滤波器包括巴特沃斯高通滤波器和导联式高通滤波器。 3. 带通滤波 带通滤波器可以选择一个带宽范围内的频谱成分，将其保留下来，去除其他频谱成分。带通滤波器在心电图信号处理中常用于去除噪声和滤波得到目标频段的信号。 4. 陷波滤波 陷波滤波器可以消除特定频率的干扰，如电源60Hz噪声。陷波滤波器可以通过选择性地抑制某些频率信号的方式，使这些干扰频率不会对心电图信号造成干扰。 以上几种滤波方法各有优劣，具体选择哪种方法要根据实际应用需求和信号特点进行判断。 二、小波变换方法

小波变换是一种时频分析方法，具有多尺度分析的特点。它可以通过将信号分解成不同频率的子频带来抑制噪声。 常用的小波变换方法有离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）和连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）。 1. 离散小波变换 离散小波变换将信号分解成不同尺度的低频和高频子带，其中低频子带包含信号的大致趋势，高频子带包含信号的 细节信息。通过对高频子带进行阈值处理，可以达到抑制 噪声的效果。 2. 连续小波变换 连续小波变换是一种连续时间和连续尺度的小波分析方法。它可以通过将信号与不同尺度和位置的小波基函数进 行卷积来分解信号。与离散小波变换不同的是，连续小波 变换可以在任意时间和频率位置上进行分析，并且具有较 好的局部分辨率。 小波变换方法在心电图信号处理中较为常用，可以提取 不同频率范围内的信号特征，从而避免受到噪声的干扰。

心电图信号处理技术研究

心电图信号处理技术研究 随着现代医学的不断发展，心电图（Electrocardiogram，ECG）已成为心脏病 诊断和监测的重要工具。心电图是一种测量心肌电位变化的无创电生理技术，通过记录心脏产生的电信号来检测心脏功能。但是，由于心电信号的低振幅、高噪声和非稳态等特征，ECG信号分析和处理一直是研究的热点和难点。 本文将从ECG信号处理技术的现状、信号处理方法和未来发展方向等角度进 行探讨。 一、ECG信号处理技术的现状 ECG信号处理技术的发展经历了数十年的积累和发展。目前，ECG信号处理 技术已成为心电图分析的基础和核心，主要应用于ECG信号的降噪、滤波、特征 提取和分类等方面。 ECG信号的降噪是ECG信号处理的首要任务。由于ECG信号受到许多干扰因 素的影响，例如肌电干扰、呼吸干扰、放电电疗干扰、移动干扰等，所以需要选择合适的降噪算法。常见的ECG信号降噪算法有基于小波变换的方法、基于自适应 滤波器的方法、基于模型的方法等。 ECG信号的滤波是指在干扰降噪的基础上，进一步对ECG信号进行低通滤波、带通滤波和高通滤波等，以过滤不需要的信号。根据不同的应用场景选择不同的滤波算法，例如IIR滤波器、FIR滤波器等。 ECG信号的特征提取是指从ECG信号中提取出具有生理意义的特定部位或信息，例如QRS波群、ST段、T波等，为二次分析提供有价值的特征信息。常见的 特征提取方法有基于时域、频域、小波变换和模型等的方法。 ECG信号的分类是指将ECG信号分为正常ECG、窦性心律失常、房颤、心房 颤动、心室颤动等不同类型。ECG信号分类主要通过建立分类器，根据ECG信号

的特征进行判别。常见的分类器有基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的方法、基于人工神经网络的方法、基于贝叶斯网络的方法等。 二、信号处理方法 ECG信号处理涉及到很多信号处理算法。下面将对其中几种方法进行简单介绍。 小波变换法 小波变换是一种用于非平稳信号分析的数学工具，其优点是能够对瞬态信号进 行高分辨率分析，同时对长时间信号保持一定的平滑性。因此，小波变换被广泛应用于ECG信号的降噪和特征提取等方面。小波变换的基本思想是将原始信号分解 为一组不同尺度的小波系数，然后通过对小波系数的分析和处理，得到需要的信息。 自适应滤波法 自适应滤波是一种通过自适应调节滤波器系数来提高滤波效果的滤波方法。自 适应滤波方法包含了很多不同的算法，例如最小均方误差自适应滤波、递归（RLS）自适应滤波等。在ECG信号处理中，自适应滤波方法常用于去除肌电干扰等高频 噪声。 时间-频域分析法 时间-频域分析是指通过综合时间域和频域信号特性，进行信号分析和处理的 方法。时间-频域分析法的优点在于能够同时观察信号的时域特性和频域特性。在ECG信号处理中，时间-频域分析法常用于QRS波群检测和心电图分类等方面。 人工智能方法 人工智能方法是指通过人工智能技术，例如人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）、支持向量机等，来构建ECG信号分析的判别模型。人工智能 方法具有能够自适应地进行学习和判别的特点，对于ECG信号分类和异常检测等 任务非常有效。

生物医学工程技术在心电信号处理中的应用教程

生物医学工程技术在心电信号处理 中的应用教程 心电信号处理是生物医学工程领域中一个重要的研究方向。它涉及到对心电信号进行采集、处理和分析的技术与 方法。心电信号是人体心脏产生的电活动所生成的电信号，通过对心电信号的处理可以实现对心脏功能状态的评估、 疾病诊断和治疗效果的监测等应用。本文将介绍生物医学 工程技术在心电信号处理中的应用方法和技术。 1. 心电信号的采集技术 心电信号的采集是心电信号处理的第一步，它影响着后 续处理的质量和准确性。目前常用的心电信号采集技术有 两种：表面心电图（ECG）和心内电图（EGM）。 ECG是最常见的心电信号采集技术，它通过在人体表 面安放电极来记录心脏电活动。常见的ECG记录仪有多 导联和单导联两种，多导联ECG可以采集到来自多个部 位的心电信号，提供更详尽的信息。

EGM是一种心电信号采集技术，通过电极导管插入心脏内部来获取更准确和直接的心脏电活动信号。EGM常用于临床心脏起搏和心律管理中。 2. 心电信号的预处理 心电信号采集后，需要进行预处理以提取有用的信息并去除噪声干扰。常见的预处理方法包括滤波、去基线漂移和降噪处理。 滤波是一种常见的预处理方法，可以通过低通滤波器和高通滤波器分别去除低频和高频噪声。去基线漂移是指通过去除信号中的直流成分来消除基线漂移的影响。降噪处理可以通过小波变换，独立成分分析等方法来降低信号中的噪声。 3. 心电信号的特征提取 心电信号的特征提取是对信号进行分析和提取有用信息的关键步骤。常见的特征包括RR间期（心跳间隔）、P 波振幅、QRS波形等。

RR间期是心电信号中相邻两个R峰之间的时间间隔， 可以用来评估心率的稳定性和变异性。P波振幅可以用来 判断心房的兴奋程度和心房肥大情况。QRS波形则可以用 来判断心室的兴奋情况和心室肥大情况。 4. 心电信号的分类和诊断 心电信号的分类和诊断是心电信号处理的主要应用之一。常见的分类和诊断任务包括心律失常、心肌缺血和心肌梗 死等。 心律失常是心脏电活动异常的情况，可以通过对心电信 号进行分析和比较来进行分类和诊断。心肌缺血和心肌梗 死是心脏血供不足引起的病变，可以通过对心电信号的 ST段和T波进行分析和变化来进行诊断。 5. 心电信号处理的应用 心电信号处理的应用十分广泛，包括心电监护、心律监 测和心脏疾病的预防和治疗等方面。 心电监护是对心电信号的实时监测和分析，可以及时发 现心律失常和心肌缺血等异常情况。心律监测是对心电信

心电图信号处理技术的研究与应用

心电图信号处理技术的研究与应用 近年来，心电图（Electrocardiogram，简称ECG）在医疗保健 领域中的应用越来越广泛，但随之而来的信号处理技术却面临着 巨大的挑战。如何从海量的数据中提取有用的信息，成为了心电 图信号处理技术研究的重要方向。 一、心电图信号的基本特点 心电图信号是反映人体心脏活动的电信号，由于心脏的生理结 构和心脏活动的特殊性质，心电信号呈现出复杂、高噪声、非平 稳等特点，给其处理带来了巨大的难度。因此，心电信号处理成 为了医学领域和计算机领域的交叉点之一，数据挖掘、人工智能 等计算机科学技术被广泛地应用于心电信号处理领域。 二、心电图信号处理技术的研究 （一）预处理技术 当心电图信号被采集后，首先需要进行预处理，包括滤波去噪、基线漂移等过程。滤波是一种最常用、最有效的信号处理技术， 其目的是去除信号中的高频噪声和低频漂移，并尽可能多地保留 有用信号。常见的滤波方法有FIR滤波器、IIR滤波器、小波去噪等。 （二）特征提取技术

特征提取是从原始信号中提取出对所研究问题有实际意义的信息，是心电信号处理中最为重要的过程之一。常用的特征包括振幅、频率、时域、频域等。 （三）分类识别技术 研究心电图信号的目的是将信号和疾病之间的关系进行建立， 进一步实现心电信号的分类识别。心电信号分类技术的研究，可 以分为两个方面：一是分类特征的提取，通过对各种基本特征和 参数的分析、处理和提取，建立相应的数学模型；二是分类算法 的选择，常用的算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。 三、心电信号处理技术在实际中的应用 心电信号处理技术的应用是心电学发展的必然趋势，它能有效 地辅助医生进行疾病诊断，促进医学科研的发展。在临床应用中，心电信号处理技术主要应用于下列领域： （一）心律失常的分析与诊断 心律失常是指心脏节律过速、过慢或不规则的情况，是临床上 最常见的心脏病之一。心电信号处理技术可以有效地对心律失常 进行分析、诊断和治疗，提高诊断的准确性和敏感性，辅助医生 进行针对性治疗。 （二）心肌缺血的监测与诊断

(完整word版)心电信号处理

心电信号处理方法探究 胡林生物医学工程专业0802班 引言：近些年来，随着人们生活节奏的加快和工作压力的加大,心脏病逐渐成为危害人类健康的主要疾病之一。据统计，全世界死亡人数中约有三分之一死于该疾病，而在我国因心血管疾病而死亡的人数也占总死亡人数的44％，可见心脏病已成为危害人类健康和生命安全的“第一杀手”。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，与其他生物电信号相比,它更易于检测并具有较直观的规律性，而且它是心脏电活动在体表的综合反映，临床心电图检查对于检测和诊断心脏疾病具有重要意义.在实际应用中，心电信号的去噪处理和波形检测是心电信号分析诊断系统的关键,其准确性、可靠性决定着诊断和治疗心脏病患者的效果。本文结合吉林省科技发展项目“可穿戴人体参数无创连续监测仪器研制”中心电监测模块的研制任务，提出对心电信号去噪处理算法和波形检测算法进行研究,其具有重要的理论意义和实用价值。 目前世界上还没有满足临床要求的计算机心电图识别与诊断方法和相应的程序,特别是心电图波形识别方面, 还存在许多有待解决的问题P波的波峰和起止点的识别尚未得到很好解决就是一例。 心电图诊断的常见流程： 图1心电图诊断的常见流程 获取心电信号后的预处理主要是抑制干扰, 以获得便于识别的心电信号）波形识别主要提取心电信号中各波段的特征（如峰点、起止点）并加以识别) 波形参数测量是在波形识别基础上计算出各波的幅度与时间间隔）诊断是根据诊断标准对测量得到的参数作分析, 判断出波形中所含的病变因素.从图∗可以看出，波形的预处理与波形识别在心电图自动诊断中占着极其重要的位置，它们是心电图自动诊断过程的基础和重要组成部分。

ECG信号分析与处理系统设计

ECG信号分析与处理系统设计

***************** 实践教学 ******************* 某某理工大学 计算机与通信学院 2015年春季学期 信号处理课程设计 题目：ECG信号分析与处理系统设计 专业班级：通信工程 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：

摘要 系统的研究心电信号处理对疾病的早期预测及家庭医疗保健具有十分重要的意义，一直是生物医学工程领域的研究热点。心血管疾病是人类生命的最主要威胁之一，而心电(Electrocardiogram)，ECG信号是诊断心血管疾病的主要依据，心电信号是心脏电生理活动在体表的表现，提供了心脏功能等生理状况的有重要价值的临床医学信息，是临床心脏病诊断的基础。因此，设计心电信号处理系统具有重要意义。本论文综合运用数字信号处理的理论知识对心电信号进行分析与处理，实现ECG信号的频谱分析，基线漂移检测等，设计滤波器实现心电信号的滤波，滤去高频和低频干扰，实现ECG信号的增强。同时使用陷波器对50Hz的工频干扰进一步滤除，得到比较纯净的心电信号。 关键词: 心电信号，工频干扰，基线漂移

目录 摘要···································· 一、前言 0 二、心电信号 (1) 2.1 原始心电信号分析 (1) 2.2 心电信号中的噪声 (2) 2.3 系统总体设计框图 (3) 三、设计原理及方法 (4) 3.1 数字滤波器简介 (4) 3.2 IIR滤波器的设计原理 (4) 3.3 IIR滤波器的设计 (5) 3.3.1 IIR数字低通滤波器设计过程 (5) 3.3.2 IIR数字带通滤波器设计过程 (8) 3.4 FIR滤波器 (10) 3.4.1 FIR滤波器的设计 (11) 3.4.2 FIR数字低通滤波器设计过程 (11) 3.5 陷波器 (13) 3.5.1陷波器的基本原理及作用 (13) 3.5.2双T法设计陷波器 (13) 四、MATLAB简述 (15) 五、总结 (16) 参考文献 (17) 附录 (18)

模式识别(ECG信号的处理与识别)

课程论文 ECG信号的预处理及筛选 姓名：何** 学号：2012052346 专业班级：自动化 提交日期：2014年12月31号

摘要 (2) Abstract (3) 1 绪论 (4) 1.1 课题研究背景及意义 (4) 1.2 国内外研究现状 (4) 1.3 本文研究内容 (5) 1.4 论文章节安排 (6) 2 ECG信号的主要噪声及产生原因 (6) 2.1 基线漂移噪声 (6) 2.2 工频噪声 (7) 3 去除基线漂移的算法设计 (7) 3.1 方案研究 (7) 3.2 去除基线漂移的具体步骤 (8) 3.2.1 拟合函数的构造 (8) 3.2.2 拟合点的选取[9] (8) 3.2.3 最小二乘法基线拟合 (9) 3.2.4 滤除基线 (9) 4 去除工频干扰的算法研究[11] (9) 4.1 方案研究 (10) 4.2 ECG信号滤除工频噪声的实现步骤 (10) 4.2.1 确定滤波器的性能指标[12] (10) 4.2.2 根据数字滤波器性能指标设计巴特沃斯模拟滤波器 (11) 4.2.3 借助设计好的模拟滤波器设计巴特沃斯数字滤波器[12] (11) 4.2.4 利用设计好的数字滤波器对ECG信号进行滤波处理 (12) 5 筛选出符合要求的ECG信号 (13) 5.1 ECG信号的基本特征[1] (13) 5.2 ECG信号的筛选条件 (14) 5.3 ECG信号筛选的算法设计 (14) 5.3.1 ECG波形的识别 (14) 5.3.2 ECG波形参数的获取和条件的判断 (17) 6 总结与展望 (19) 6.1 系统总结 (19) 6.2 工作展望 (19) 参考文献 (20) 附录 (21)