隨著生活、工作壓力的增大,以及工作等應(yīng)酬的增加,心血管疾病已經(jīng)變?yōu)橥{人類(lèi)生命安全的特別常見(jiàn)的疾病之一。據(jù)統(tǒng)計(jì),在世界上因心血管疾病,尤其是心臟系統(tǒng)疾病導(dǎo)致的人類(lèi)的死亡率仍然占據(jù)首位,令人擔(dān)憂(yōu)。所以,加強(qiáng)預(yù)防有關(guān)心臟系統(tǒng)的疾病及對(duì)其做出正確的診斷,降低由于心臟疾病導(dǎo)致的死亡率是現(xiàn)在全世界醫(yī)學(xué)研究者必須面對(duì)的嚴(yán)峻考驗(yàn)。首當(dāng)其沖的是有關(guān)心電信號(hào)的采集問(wèn)題,由于其為生物信號(hào),對(duì)于噪聲所引起的干擾及其敏感性,例如:由于肌肉引起的噪聲,設(shè)備自身電信號(hào)干擾,檢測(cè)電極使用不當(dāng)?shù)冉钥赡軐?duì)檢測(cè)結(jié)果造成巨大的誤差,所以,在我們提出更高效的算法之前,大大增強(qiáng)心電信號(hào)采樣的保真性才是我們面對(duì)的首要問(wèn)題。然而,如何可以準(zhǔn)確快速的剔除夾雜在心電信號(hào)中的各種噪聲,增強(qiáng)心電信號(hào)的完整性,依舊是當(dāng)前QRS檢測(cè)算法中亟待解決的“瓶頸”問(wèn)題。本文提出的基于Teager-Kaiser權(quán)重去噪的QRS檢測(cè)算法,計(jì)算簡(jiǎn)單,能夠一定程度的提高QRS的檢測(cè)率。首先,解決在采集信號(hào)時(shí)由于人體內(nèi)部分布的電容不同現(xiàn)象所引起的干擾即工頻干擾,采用基于Remez算法提出的線(xiàn)性FIR帶通濾波器,這種方法可以大大增強(qiáng)信號(hào)采樣時(shí)由肌電及工頻所產(chǎn)生干... 

【文章來(lái)源】：延邊大學(xué)吉林省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１心臟各部位的動(dòng)作電位??Ｆｉｇ．?１－１?Ａｃｔｉｏｎ?ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ?ｉｎ?ｖａｒｉｏｕｓ?ｐａｒｔｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｈｅａｒｔ??

介紹了臨床醫(yī)學(xué)上常用的標(biāo)準(zhǔn)的１２導(dǎo)聯(lián)的方式，下面介紹一下ＥＣＧ波??形中主要包括的Ｐ波、ＰＲ間期、ＱＲＳ復(fù)合波、ＱＴ間期和Ｔ波及其具體形??成的原因。如圖２－１所示，不同特征波形記錄了不同ＥＣＧ信息其中：??—８?—??

—７?ｊ－－?葉：，－：?卜以越??圖２－２心電信號(hào)波形圖??Ｆｉｇ．?２－２?ＥＣＧ?ｓｉｇｎａｌ?ｗａｖｅｆｏｒｍ?ｆｉｇｕｒｅ??ＥＣＧ信號(hào)是檢測(cè)心臟健康狀況的依據(jù)，由上述ＥＣＧ波形的簡(jiǎn)介中我們??可以了解到我們根據(jù)各個(gè)波形的間期時(shí)長(zhǎng)，幅度等來(lái)確定心電信號(hào)的情況，??根據(jù)不同的情況判斷不同的心血管疾病，由此可見(jiàn)，心電檢測(cè)在我們的醫(yī)療??領(lǐng)域的重要意義。但是由于工作壓力的增大，很多人都不關(guān)注自己的健康狀??況，并不會(huì)定期的到醫(yī)院去做檢查，因此在疾病的預(yù)防方面就應(yīng)該加大關(guān)注，??并進(jìn)行實(shí)施。隨著智能化信息的發(fā)展，心電信號(hào)的采集裝置變得越來(lái)越簡(jiǎn)單，??便于攜帶，適用于各種場(chǎng)合。如圖２－３所示為腕帶采集ＥＣＧ信號(hào)裝置，并可??以進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人們的心率、血壓等功能

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)的心電信號(hào)檢測(cè)[J]. 盛維濤,張文君,袁宇鵬,蘇航.  重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(06)
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碩士論文
[1]ECG預(yù)處理與QRS波群檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 馬玉潤(rùn).蘭州大學(xué) 2013
[2]心電信號(hào)的預(yù)處理及R波檢測(cè)的研究[D]. 王金亮.山東大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3044586