mexican-hat小波在QRS波检测中的应用研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.050

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (9): 177-179.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.050

• 图形、图像、模式识别 • 上一篇下一篇

mexican-hat小波在QRS波检测中的应用研究

郭兴明，陈毛毛，陈旻，彭承琳

重庆大学生物工程学院，重庆 400030

收稿日期:2008-09-19 修回日期:2008-11-28 出版日期:2010-03-21 发布日期:2010-03-21
通讯作者: 郭兴明

QRS complex detection based on mexican-hat wavelet

GUO Xing-ming，CHEN Mao-mao，CHEN Min，PENG Cheng-lin

Bioengineering College of Chongqing University，Chongqing 400030，China

Received:2008-09-19 Revised:2008-11-28 Online:2010-03-21 Published:2010-03-21
Contact: GUO Xing-ming

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种基于小波变换，结合多种判别修正方法的QRS波检测算法。首先采用mexican-hat小波对信号进行小波变换，在第3尺度上采用模极大值阈值法对R波进行检测。其次采用平面几何的数学方法定位Q波和S波。对于高尖P波和大T波造成的误检，采用弧度法进行纠正。对于高频干扰造成的影响用QRS时长法予以排除。该算法经过MIT-BIH Arrythmia Database的心电数据验证，取得了满意的结果。

关键词: 心电信号, mexican-hat小波, QRS波检测

Abstract: An algorithm based on wavelet transformation and multi-correction method for QRS complex detection is proposed.Firstly，the R waves are detected using modulus-maximum threshold after wavelet transform with mexican-hat wavelet.Secondly，geometric method is used for locating Q and S waves.The circular measure is used to correct the misdetections caused by high P and T waves and eliminate the influences caused by high-frequency interference by using QRS time-limit method.This algorithm is certified by the ECG signals from MIT-BIH Arrythmia Database，and the result is satisfied.

Key words: ElectroCardioGram（ECG） signal, mexican-hat wavelet, QRS complex detection

中图分类号:

TN911.73

郭兴明，陈毛毛，陈旻，彭承琳. mexican-hat小波在QRS波检测中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(9): 177-179.

GUO Xing-ming，CHEN Mao-mao，CHEN Min，PENG Cheng-lin. QRS complex detection based on mexican-hat wavelet[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(9): 177-179.

[1]	郑淋文，周金治，黄静. 深度稀疏自编码器在ECG特征提取中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 156-161.
[2]	陈健，刘明，熊鹏，孟宪辉，杨林. 基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 148-155.
[3]	黄衍标，安娟，陈华珍，廖惜春. 基于巨磁阻抗传感器的心磁信号检测的研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(4): 250-255.
[4]	岳大超，甘良志，刘海宽，余南南. 基于SPSO与ISKPCA的RdR散点图识别分类研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(23): 120-124.
[5]	王磊，孙玮，陈奕博，李鹏，赵凌霄. 基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(15): 29-33.
[6]	张丽娜1，3，周润景2，武佩3，刘美玲1，张珏1. 基于蚁群聚类算法的动脉硬化无创检测[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 235-241.
[7]	朱凌云，李汶松，向南. 噪声环境下起搏心电信号的压缩感知重构算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(18): 61-66.
[8]	欧阳波，程栋，王玲. 改进小波阈值算法在心电信号去噪中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(4): 213-217.
[9]	涂辉1，刘丽1，2，张正金1. 改进DTW算法的心电信号相似性度量[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(16): 215-218.
[10]	谢永红. 基于MICA技术的胎儿心电信号提取的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(14): 235-240.
[11]	张爱华，孔令杰. 应用小波包变换和主成分分析识别亚健康状态[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(26): 238-241.
[12]	杨思军，郝继飞，闫文杰，丁小平. 小波滤波与QRS波检测[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(12): 239-241.
[13]	侯宏花，桂志国. 小波熵在心电高频噪声处理和R波检测中应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(9): 116-119.
[14]	万红，汪显明，李光廷. 心电信号的aTrous小波变换综合检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(7): 239-241.
[15]	马长伟，刘光远，鲁舜. 改进的蚁群系统在心电信号情感识别中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(31): 212-214.

mexican-hat小波在QRS波检测中的应用研究

QRS complex detection based on mexican-hat wavelet

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics