• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

用于实时心电图波形检测和心率分析的小波变换的数字信号处理器实现

DSP implementation of wavelet transform for real time ECG wave forms detection and heart rate analysis.

作者信息

Bahoura M, Hassani M, Hubin M

机构信息

Laboratoire Capteurs, Instrumentation et Analyse, INSA de Rouen, Mont Saint Aignan, France.

出版信息

Comput Methods Programs Biomed. 1997 Jan;52(1):35-44. doi: 10.1016/s0169-2607(97)01780-x.

DOI:10.1016/s0169-2607(97)01780-x
PMID:9034668
Abstract

An algorithm based on wavelet transform (WTs) suitable for real time implementation has been developed in order to detect ECG characteristics. In particular, QRS complexes, P and T waves may be distinguished from noise, baseline drift or artefacts. This algorithm is implemented in a DSP (SPROC-1400) with a 50 MHz frequency clock. The performance of this algorithm is discussed, its accuracy is evaluated and a comparison is made with a similar algorithm implemented in C language. For the standard MIT/BIH arrhythmia database, this algorithm correctly detects 99.7% of the QRS complexes.

摘要

为了检测心电图特征,已经开发了一种基于小波变换(WTs)的适用于实时实现的算法。特别地,QRS复合波、P波和T波可以与噪声、基线漂移或伪迹区分开来。该算法在一个频率为50MHz的数字信号处理器(SPROC - 1400)中实现。讨论了该算法的性能,评估了其准确性,并与用C语言实现的类似算法进行了比较。对于标准的麻省理工学院/贝斯以色列女执事医疗中心心律失常数据库,该算法能正确检测出99.7%的QRS复合波。

相似文献

1
DSP implementation of wavelet transform for real time ECG wave forms detection and heart rate analysis.用于实时心电图波形检测和心率分析的小波变换的数字信号处理器实现
Comput Methods Programs Biomed. 1997 Jan;52(1):35-44. doi: 10.1016/s0169-2607(97)01780-x.
2
Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms.使用小波变换检测心电图特征点。
IEEE Trans Biomed Eng. 1995 Jan;42(1):21-8. doi: 10.1109/10.362922.
3
Fractional wavelet for R-Wave detection in ECG signal.用于心电图信号中R波检测的分数小波
Crit Rev Biomed Eng. 2008;36(2-3):79-91. doi: 10.1615/critrevbiomedeng.v36.i2-3.10.
4
Quick detection of QRS complexes and R-waves using a wavelet transform and K-means clustering.使用小波变换和K均值聚类快速检测QRS波群和R波。
Biomed Mater Eng. 2015;26 Suppl 1:S1059-65. doi: 10.3233/BME-151402.
5
ECG signal processing using multiresolution analysis.基于多分辨率分析的心电图信号处理
J Med Eng Technol. 2008 Nov-Dec;32(6):466-78. doi: 10.1080/03091900701249463.
6
ECG QRS Complex detection with programmable hardware.利用可编程硬件进行心电图QRS波群检测。
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2008;2008:2920-3. doi: 10.1109/IEMBS.2008.4649814.
7
A real-time QRS detection method based on moving-averaging incorporating with wavelet denoising.一种基于移动平均并结合小波去噪的实时QRS波检测方法。
Comput Methods Programs Biomed. 2006 Jun;82(3):187-95. doi: 10.1016/j.cmpb.2005.11.012. Epub 2006 May 22.
8
A wavelet-based ECG delineator: evaluation on standard databases.一种基于小波的心电图描记器:在标准数据库上的评估。
IEEE Trans Biomed Eng. 2004 Apr;51(4):570-81. doi: 10.1109/TBME.2003.821031.
9
Finding events of electrocardiogram and arterial blood pressure signals via discrete wavelet transform with modified scales.通过具有修正尺度的离散小波变换来寻找心电图和动脉血压信号的事件。
Proc Inst Mech Eng H. 2010;224(1):27-42. doi: 10.1243/09544119JEIM639.
10
Real-time electrocardiogram P-QRS-T detection-delineation algorithm based on quality-supported analysis of characteristic templates.基于特征模板质量支持分析的实时心电图P-QRS-T检测与描绘算法
Comput Biol Med. 2014 Sep;52:153-65. doi: 10.1016/j.compbiomed.2014.07.002. Epub 2014 Jul 11.

引用本文的文献

1
[Deep residual convolutional neural network for recognition of electrocardiogram signal arrhythmias].用于识别心电图信号心律失常的深度残差卷积神经网络
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi. 2019 Apr 25;36(2):189-198. doi: 10.7507/1001-5515.201712031.
2
Ventricular ectopic beat detection using a wavelet transform and a convolutional neural network.基于小波变换和卷积神经网络的室性早搏检测。
Physiol Meas. 2019 Jun 4;40(5):055002. doi: 10.1088/1361-6579/ab17f0.
3
Electrocardiogram Delineation in a Wistar Rat Experimental Model.
Wistar大鼠实验模型中的心电图描绘
Comput Math Methods Med. 2018 Feb 8;2018:2185378. doi: 10.1155/2018/2185378. eCollection 2018.
4
From Pacemaker to Wearable: Techniques for ECG Detection Systems.从起搏器到可穿戴设备:心电图检测系统的技术。
J Med Syst. 2018 Jan 11;42(2):34. doi: 10.1007/s10916-017-0886-1.
5
A novel multivariate STeady-state index during general ANesthesia (STAN).一种新型的全身麻醉期间多变量稳态指数(STAN)。
J Clin Monit Comput. 2017 Aug;31(4):851-860. doi: 10.1007/s10877-016-9905-x. Epub 2016 Jul 13.
6
Toward Capturing Momentary Changes of Heart Rate Variability by a Dynamic Analysis Method.通过动态分析方法捕捉心率变异性的瞬时变化
PLoS One. 2015 Jul 14;10(7):e0133148. doi: 10.1371/journal.pone.0133148. eCollection 2015.
7
A wavelet-based ECG delineation algorithm for 32-bit integer online processing.基于小波的 32 位整数在线处理的心电描记图描绘算法。
Biomed Eng Online. 2011 Apr 3;10:23. doi: 10.1186/1475-925X-10-23.
8
The programmable ECG simulator.可编程心电图模拟器。
J Med Syst. 2008 Aug;32(4):355-9. doi: 10.1007/s10916-008-9140-1.