心电信号的预处理及瞬时心率的测量
心电信号的预处理研究
心电信号的预处理研究心电信号的预处理研究摘要：人体心电信号微弱，在检测过程中，遇到的噪声与干扰信号一般都比该频率范围高。
心电信号预处理的任务就是消除原始心电信号中的干扰，给波形检测作预处理，使得处理之后的心电信号便于识别。
关键词：心电信号预处理降噪阈值一、引言心脏细胞除极和复极的电生理现象，是心脏运行的根底。
心电信号记录了心脏细胞的除极和复极过程，在一定程度上客观反映了心脏各部位的生理状况，因此对心电信号的研究在临床医学中具有重要的意义。
心电信号是人类最早研究并用于临床医学的生物电信号之一，心电信号相比其他生物电信号而言，具有较直观的规律性且更易于检测，随着科学技术的开展，无论是在生物医学方面，还是在工程技术方面，心电信号的记录，处理与诊断技术均得到了飞速开展，一定程度上积累了相当丰富的经验资料，但在心电信号的自动识别与分析方面处理技术还不是很成熟，诊断效果与专家还有一定的差距，心电信号分析与处理仍是当前研究者的热点课题之一。
二、心电信号简介心电信号处理是国内外近年来迅速开展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成局部，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。
通过对心电信号的统计和分析，可以得到心脏状态的详实理论依据，有利于对疾病的客观诊断和生命机能的研究。
获取心电信号在现代医学上已成为临床诊断中必不可少的有效手段。
有效、无创地提取出清晰、完整的心电信号，有重要的意义和临床价值。
心电信号在采集过程中，掺杂各种噪声。
噪声来源主要有：由于电源磁场作用于心电图机与人体之间的环形电路所致的工频干扰；由于病人肌肉紧张产生的肌电干扰；由于病人呼吸运动或者由电极—电极—皮肤之间界面阻抗所致的频响。
噪声干扰与心电信号混杂，引起心电信号畸变，使心电信号波形模糊不清，对信号分析处理，尤其是计算机自动识别诊断造成误判和漏判，因此，心电信号的消噪有重要的意义。
三、小波变换的根本理论小波是小区域、长度有限、均值为O的波形。
心电图信号处理技巧
心电图信号处理技巧心电图信号是临床医学中非常重要的一种生物电信号，它反映了心脏在工作过程中的电活动。
心电图信号处理的目的是从心电图信号中提取出有用的信息，帮助医生进行心脏疾病的诊断和治疗。
本文将介绍一些常用的心电图信号处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 心电图信号的预处理心电图信号常常伴有噪声干扰，预处理是信号处理的第一步。
常用的预处理技术包括滤波，即传统的低通滤波和高通滤波，用于去除高频和低频噪声。
此外，还可以应用自适应滤波和小波变换等方法对信号进行去噪，以提高信号质量和准确性。
2. R波检测和心率计算R波是心电图中最明显的波峰，也是心电图分析的基础。
R波检测是确定R波出现的时间点，通常是根据信号斜率、振幅和阈值等特征进行检测。
心率计算则是通过计算R波间隔时间来估计心率。
R波检测和心率计算对于心律失常的检测和分析至关重要。
3. 心电图特征提取心电图中包含丰富的信息，例如ST段、T波和QRS波形等特征。
提取这些特征有助于评估心脏功能和疾病诊断。
有许多方法可用于心电图特征提取，如基于时间域的方法、基于频域的方法和基于小波变换的方法。
这些方法可以提取出心电图的幅值、频率、时域形态等特征，为后续的分析和诊断提供重要依据。
4. 心律失常诊断心律失常是心脏疾病的一种常见病症，也是心电图信号处理的重要应用之一。
心律失常的诊断通常需要对心电图进行分类和识别。
常用的方法包括基于模型的方法和基于机器学习的方法。
前者利用先验知识和数学模型对心电图进行分类，后者通过训练模型来实现自动识别和分类。
这些方法对于有效识别和区分不同类型的心律失常具有重要意义，有助于医生进行准确的诊断并制定相应的治疗方案。
5. 心电图数据压缩与传输心电图信号具有较高的数据量和复杂性，需要在传输和存储过程中进行压缩。
心电图数据压缩的目标是在减少数据量的同时，尽可能保持重要信息的完整性。
常用的压缩技术包括基于离散小波变换、小波包变换和无损压缩算法等。
心率信号的采集与处理
心率信号的采集与处理技术分类：医疗电子 | 2009-04-081 概述SoC 技术是一项很重要的电子应用技术，十分适合将其用于生物工程领域。
为了满足低电压、低功耗的需要，本次系统设计选择SoC 技术用于生物信号处理。
心率是一项重要的生理指标。
它是指单位时间内心脏搏动的次数，是临床常规诊断的生理指标。
为了测量心率信号，有许多技术可以应用，例如：血液测量，心声测量，ECG测量等等。
在混合信号SoC 的设计中，电路可以被分成两部分，模拟电路部分和数字电路部分。
其中模拟电路很容易被数字电路干扰，这是因为数字电路部分本身就是一个高频的噪声源。
作为一个混合信号的SoC，怎样处理模拟模块和数字模块的连接问题是一个挑战。
所以文中对噪声处理技术也进行了讨论。
在这篇文章里，第二部分给出了系统的设计框图，第三部分对心率信号处理中的问题进行了讨论，第四部分设计了一个心率信号处理的滤波器，第五部分是对其功能和指标的准确性进行了测试，第六部分是总结。
2 心率检测的SoC 系统框图用混合信号SoC 设计心率信号的处理系统，就需要低功耗和低电压的供给，所以电源电压为3.3V。
系统框图如图一所示。
图1 系统框图在图一中，传感器采用的是红外光电式传感器，用于把原始的心率信号转变为微电压信号。
信号调理电路包括放大器、滤波器和比较器。
调理电路的输入信号是传感器采集进来的原始心率信号，它的输出信号则是有一定电压幅度的脉冲信号。
C51 处理部分是数字信号中央处理单元，它的输入信号是上面提到的脉冲信号，输出的是心率数据，最后通过CPU 核把信号显示出来。
CPU 核是EZL-8051。
3 心率信号的采集将一对红外线发射与接收探头置于动脉一侧，当指尖的血流量随心脏跳动而改变时，红外线接收探头便接收到随心脏周期性地收缩和舒张的动脉搏动光脉冲信号，从而采集到心脏搏动信号。
图2 是单光束直射取样式光电传感器。
这类槽型光耦由高功率的红外光电二极管和红外光匹配性能强、透镜敏感度高、集电极电流范围大的光敏三极管组成。
监护仪的监护生理参数的测量方法
监护仪的监护生理参数的测量方法1．心电图是监护仪器最基本的监护项目之一，心电信号是通过电极获得，监护用电极是一次性AS-AGCI纽扣式电极。
2．心率是指心脏每分钟博动的次数。
心率测量是根据心电波形，测定瞬时心率和平均心率。
健康的成年人在安静状态下平均心率是不是75次/分，正常范围为60—100次/分。
在不同生理条件下，心率最低可到40—50次/分，最高可到200次/分。
监护仪心率报警范围：低限20—100次/分，高限为80—240次/分。
3．呼吸是指监护病人的呼吸频率，即呼吸率。
呼吸频率是病人在单位时间内呼吸的次数，单位是分。
平静呼吸时，新生儿60—70次/分，成人12—18次/分。
呼吸监护有两种测量方式：热敏式和阻抗式热敏式呼吸测量是用热敏电阻放在鼻孔处，当气流通过热敏电阻时，热敏电阻受到流动气流的热交换，电阻值发生改变，从而测得呼吸的频率。
阻抗式呼吸测量是根据人体呼吸运动时，胸臂肌肉交变张弛，胸廓也交替变形，肌体组织的电阻抗也交替变化，呼吸阻抗（肺阻抗）与肺容量存在一定的关系，肺阻抗随肺容量的增大而增大。
阻抗式呼吸测量就是根据肺阻抗的变化而设计的。
监护测量中，呼吸阻抗电极与心电电极合用，即用心电电极同时检测心电信号和呼吸阻抗。
4．有创血压是指监护病人的中心静脉压、左房压、心输出量和心脏漂浮导管。
中心静脉压是指胸腔大静脉压或右心房，它比局部静脉压更能反映整个静脉回流情况，正常人是6.7—10.7KPA，心3衰竭病人可达22.7KPA。
中心静脉压的测量方法是用静脉导管从颈静脉、股静脉插入，经大静脉进入上下腔静脉与右心房交界处测得中心静脉压。
左房压可以表示左心室的充盈和排出的能力，左心衰竭，左顾右盼心室的排血量减少，左房压升高，可造成肺淤血和肺气肿，，但心排出量也增加。
因此监护和维持合适的左心房压对维护心输出量极为重要。
左房压的测量是将心导管插入肺动脉，测定肺动脉压来间接测定左房压，或通过左上肺静脉与左房联接处，将心导管直接插入左心房测定。
心电图操作规程
心电图操作规程引言概述：心电图是临床医生常用的一种诊断工具，它通过记录心脏电活动的变化，可以帮助医生判断心脏病变情况。
为了确保心电图的准确性和可靠性，医生在进行心电图操作时需要遵循一定的规程。
本文将详细介绍心电图操作规程的五个部分。
一、准备工作1.1 检查设备：确保心电图仪器正常工作，检查电极、导线等是否完好无损。
1.2 患者准备：告知患者操作的目的和过程，确保患者了解并配合操作。
1.3 患者准备：患者应松开衣领，裸露胸部，以便于电极的粘贴和导联的接触。
二、导联贴附2.1 电极准备：准备好干净的电极，保证导联的质量。
2.2 电极粘贴：根据标准导联法，将电极粘贴在患者胸部相应位置，确保电极与皮肤充分接触。
2.3 导联接线：将导联线与电极连接，确保连接牢固，信号传输畅通。
三、记录心电图3.1 选择记录方式：根据需要选择心电图记录方式，如常规心电图、动态心电图等。
3.2 设置参数：根据患者情况和需要，设置合适的记录参数，如增益、滤波等。
3.3 开始记录：按下记录按钮，开始记录心电图信号，保持患者安静，避免干扰。
四、心电图分析4.1 检查波形：仔细观察心电图波形，检查有无异常波形、干扰等。
4.2 计算心率：根据心电图上的R波计算心率，判断心率是否正常。
4.3 分析心律：根据心电图上的P波、QRS波、T波等特征，判断心律是否正常，有无心律失常等。
五、记录结果和报告5.1 记录结果：将心电图结果记录下来，包括心率、心律、异常波形等。
5.2 报告解读：根据心电图结果，结合患者的临床症状和体征，进行综合分析和解读。
5.3 报告撰写：将心电图结果和解读写入病历，确保记录完整、准确。
总结：心电图操作规程是保证心电图准确性和可靠性的重要步骤。
医生在进行心电图操作时，需要进行准备工作，正确贴附导联，记录心电图，进行分析，并最终记录结果和报告。
通过遵循规程，医生可以更准确地判断患者心脏病变情况，为患者提供更好的诊疗服务。
心电图的测量方法和正常心电
根据心电图参数的正常值范围，判断心电图是否正常。
04
心电图异常的识别与诊断
心电图异常的类型
01
02
03
04
窦性心律失常
窦房结变性与纤维化导致的心 律失常，包括窦性心动过缓、
窦性心动过速等。
房性心律失常
心房肌细胞异常兴奋导致的心 律失常，包括房性早搏、房颤
等。
室性心律失常
心室肌细胞异常兴奋导致的心 律失常，包括室性早搏、室性
结束测量
测量完成后，关闭心电图机， 取下导联线和电极。
心电图的解读
心电图波形分析
分析心电图波形，识别异 常心电信号。
心率计算
通过心电图波形计算心率， 评估心脏的跳动频率。
诊断与评估
根据心电图分析结果，对 心脏健康状况进行诊断和 评估。
02
心电信号的形成与传导
心电信号的形成
心肌细胞电兴奋
心肌细胞在受到刺激时会产生电 兴奋，这是心电信号产生的根源。
电位差与电流
心肌细胞电兴奋导致细胞膜两侧产 生电位差，从而形成电流。
综合电位
多个心肌细胞的电兴奋综合形成心 电综合电位，并沿着心肌传播。
心电信号的传导
心脏传导系统
心电信号通过心脏的传导系统进行传 播，包括窦房结、房室结和浦肯野纤 维等。
电兴奋传播
心脏起搏与节律
窦房结作为心脏的起搏点，控制心脏 的节律和跳动次数。
正常心电图的波形
P波
QRS波群
代表心房的除极过程，正常形态是圆钝的 。
代表心室的除极过程，极过程，正常形态是两头高 、中间低的波形。
代表心室肌细胞从开始兴奋到完全恢复静 息状态的时间，正常值范围是0.32-0.44秒 。
心电信号预处理
《生物医学信号处理》实习报告次!其特征值包括初始瞬态的幅值和工频成分的幅值!衰减的时间常数;其持续时间一般为15左右,幅值可达记录仪的最大值"。
(3)人为运动人为运动是瞬时的(但非阶跃)基线改变,由电极移动中电极与皮肤阻抗改变所引起"人为运动由病人的运动和振动所引起,造成的基线干扰形状可认为类似周期正弦信号,其峰值幅度和持续时间是变化的,幅值通常为几十毫伏"。
(4)肌电干扰(EMG)肌电干扰来自于人体的肌肉颤动,肌肉运动产生毫伏级电势"EMG基线通常在很小电压范围内"所以一般不明显"肌电干扰可视为瞬时发生的零均值带限噪声,主要能量集中在30一300Hz范围内"。
(5)基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化一般由人体呼吸!电极移动等低频干扰所引起,频率小于5Hz;其变化可视为一个加在心电信号上的与呼吸频率同频率的正弦分量,在0.015一0.3Hz处基线变化变化幅度的为ECG峰峰值的15%"。
上面的电极接触噪声与人为运动所产生的噪声是人为因素造成的，当然也可以通过人为因素来避免。
然而工频干扰、肌电干扰(EMG)与基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化就不是人为因素所能消除的了。
为了滤除掉上述三种噪声，我按照实验要求设计了三种不同的滤波器。
分别是巴特沃斯滤波器与切比雪夫滤波器。
为了对比他们的滤波效果，又设计了一个维纳滤波器。
最后运用SNR指标定量分析了不同滤波器的去噪能力。
以下是3种滤波器的原理：1.巴特沃斯滤波器的设计原理其特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零（对理想低通滤波的逼近：巴特沃思滤波器是以原点附近的最大平坦响应来逼近理想低通滤波器）。
而滤波器的幅频特性是随着滤波器的阶次N的增加而变得越来越好，在截止频率有：（1）衰减具有不变性。
通带、阻带均具有单调下降的特性。
生物医学工程中的心电信号处理与心律失常检测
生物医学工程中的心电信号处理与心律失常检测心电信号处理在生物医学工程中起着至关重要的作用。
心电信号是指人体心脏在工作过程中所产生的电信号，通过对心电信号的处理和分析，可以帮助医生判断患者心脏的功能状态、诊断心律失常，并且为制定个性化的治疗方案提供依据。
本文将重点介绍心电信号的处理方法和心律失常检测的相关技术。
在心电信号处理中，首先要进行的是信号采集。
通常使用心电图仪等设备对患者的心电信号进行采集。
采集到的信号是一个时间记录，包含心脏在不同时间点的电信号数值。
然后，需要对信号进行预处理，以去除采集过程中的噪声和干扰。
常用的预处理方法包括滤波、降噪和去基线。
滤波可以去除信号中的高频噪声和低频干扰，使信号更加清晰可辨；降噪是通过统计和数学模型等方法，对信号中的随机噪声进行消除或减弱；去基线是去除信号中的直流分量，保留心电信号的动态变化特征。
除了预处理外，特征提取是心电信号处理的另一个关键步骤。
特征提取可以从心电信号中提取出具有代表性的特征值，用于后续的心律失常检测和分类。
常见的特征包括心率、QRS波形、ST段和T波等。
心率是指心脏每分钟跳动的次数，可以通过统计信号中的R峰的数量来计算；QRS波形是心电信号中QRS复合波的形状特征，可以通过滑动窗口和相关算法进行提取；ST段和T波是心脏收缩和舒张过程中的电信号特征，可用来评估心肌缺血和心绞痛等心血管疾病。
在特征提取之后，需要对心律失常进行检测和分类。
心律失常是指心脏节律发生异常的情况，包括心动过缓、心动过速、房颤、室颤等。
心律失常的检测是通过将提取的特征与已知的心律失常特征进行匹配和分类来实现的。
常用的方法包括规则基础方法、模式识别和机器学习等。
规则基础方法是根据心律失常的特征规律，设计一系列的规则来判断心律失常的类型；模式识别则是使用已知的心律失常样本，通过特征的统计学模型和分类器进行训练和识别；机器学习则是使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，通过学习样本数据中的特征与心律失常之间的关系，从而进行检测和分类。
心电信号的检测与处理CUST
实验一心电信号检测实验一. 实验目的1. 掌握心电信号的产生原理和心电信号特点。
2. 掌握心电信号的检测方法。
3. 掌握生理信号的多级放大和滤波方法。
4. 熟悉多参数病人模拟器的使用。
二. 实验原理心脏各部分兴奋过程中出现的电位变化的方向、途径、次序和时间等均有一定规律。
由于人体为一个容积导体，这种电位变化亦必然扩布到身体表面。
鉴于心脏在同一时间内产生大量电信号，将心脏产生的电位变化以时间为函数记录下来，这记录曲线称为心电图（electrocardigram,ECG）。
图5.1.1所示为典型心电图。
心电图反映心脏兴奋的产生、传导和恢复过程中的生物电变化。
图5.1.1 典型心电波形1.心电图基本波形P波：反映心房电激动的电压改变。
QRS波：反映心室电激动的电压改变。
PR间期：代表电激动由心房传到心室的时间。
T波：反映心室电激动恢复期的电压改变。
QT间期：代表心室电激动的全部时间。
2.正常心电图（1）P波形态：一般为钝图形，有时有轻度切迹，但波峰间距小于0.03秒。
V1、V2导联顶部尖。
宽度：0.06～0.11秒。
高度：小于0.25毫伏。
（2）PR间期0.12～0.20秒（3）QRS综合波正常时有些导联可出现小Q波，但其深度小于0.25R，宽度小于0.04秒。
宽度：0.06～0.10秒。
高度：V1的R波小于10毫伏，V5的R波小于25毫伏。
（4）ST段正常人ST段下移不超过0.05毫伏，ST段上升不超过0.1毫伏。
而V1～V3上升不超过0.3毫伏。
（5）T波形态：波形平滑不对称，上升慢而下降快。
高度：QRS主波向上的导联，T波不应低于同导联R波的1/10。
（6）QT间期正常人当心率在60～100次/分时，QT间期正常值为0.32～0.44秒。
3. 心电检测电路心电信号属低频微弱信号，检测时存在强大的干扰，主要是50Hz的工频干扰。
这就要求所选择的器件及设计的电路具有很强的抗干扰能力。
本实验的心电信号来自于多参数病人模拟器，此模拟器相当一个人体，提供左右臂（RA，LA），左右腿（RL，LL）等电极接线端，可形成各种导联，且输出的信号标准，干扰小，为实验电路的设计带来了方便，减少了电路的复杂性。
心电信号处理及异常检测算法设计
心电信号处理及异常检测算法设计介绍：心电信号是指由心脏肌肉收缩和舒张所产生的电活动信号。
通过对心电信号进行处理和异常检测，可以有效地帮助医生进行心脏疾病的诊断和监测。
本文将介绍心电信号处理的基本原理，并设计一个有效的异常检测算法。
1. 心电信号处理的基本原理：心电信号是用来记录心脏电活动的一种方法，通常通过心电图来表示。
在进行心电信号处理之前，首先需要对信号进行预处理，包括滤波、去噪和增强等步骤。
1.1 滤波：心电信号中常常伴随着各种噪声，如基线漂移、肌电干扰和电源干扰等。
因此，在进行心电信号处理之前，需要对信号进行滤波处理。
常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波，分别用于去除低频和高频噪声。
1.2 去噪：心电信号通常包含各种噪声，如肌电干扰和基线漂移等。
为了提取出有效的心电信号，需要对信号进行去噪处理。
去噪的方法包括小波去噪、均值滤波和中值滤波等。
这些方法可以有效地去除噪声，提高信号的质量。
1.3 增强：心电信号通常比较弱，为了增强信号的强度，可以采用放大和标定的方法。
放大可以提高信号的幅度，使得信号更加明显；标定可以调整信号的幅度范围，使得信号更易于分析。
2. 异常检测算法设计：基于处理过的心电信号，可以设计一种有效的异常检测算法，帮助医生快速准确地发现心脏疾病。
2.1 特征提取：为了构建异常检测模型，首先需要提取心电信号中的特征。
常用的特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征等。
时间域特征包括心脏跳动间隔、QRS波峰等；频域特征包括心率功率谱、频率峰值等；时频域特征包括短时能量、短时平均幅度等。
通过提取这些特征，可以较好地描述心电信号的特性。
2.2 异常检测算法：在特征提取的基础上，可以设计一种有效的异常检测算法。
常用的异常检测算法包括有监督学习和无监督学习。
有监督学习需要利用已有的标记数据进行训练，目标是构建一个分类器来判断新的心电信号是否为异常；无监督学习则是根据样本数据的分布情况，对心电信号进行聚类分析。
心电信号预处理与心电信号分析
·论 著·心电信号预处理与心电信号分析张 帷,张 石,鲍喜荣,张 平Ξ(东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004)【提 要】 本文介绍了在一种便携式心电监护仪器中是如何对心电数据进行预处理和智能分析的.为了适应便携式仪器的特征,我们在心电信号预处理中采用了FFT滤波和滑动平均滤波的方法去除各种干扰并使图像得以平滑,同时采用了差分阈值法提取特征点.考虑到监护仪器的实用性,在心电信号分析阶段,我们采用了分析特征间期异常情况的方法来替代对病症的智能诊断功能.【关键词】 心电;心电信号预处理;特征提取;心电信号分析;FFT;滤波[中图分类号] R318.03 [文献标识码] A [文章编号] 1008-634X(2005)04-0264-04ECG Signal Pretreatment and ECG Analysis ZH ANG Wei,ZH ANG Shi,BAO Xi2rong,et al. (Faculty ofE lectronic in formation Engineering,N ortheastern University,Shenyang110004,China)【Abstract】 In this paper,it introduces how to accomplish the functions of ECG signal pretreatment and intelligent analysis in a new portable ECG m onitor.In order to sm ooth the ECG data and adapt for the characters of m onitor,all kinds of noises were filtered by means of FFT filtering and m oving average filtering,and then difference with threshold was used to extract the ECG characters.C on2 sidering the practicability of the portable ECG m onitor,means of analysis the abnormality of interval was used to accomplished the functions of ECG analysis,instead of diagnose illness directly.【K ey Words】 ECG; ECG signal pretreatment; Feature extraction; Intelligent analysis; FFT; Filtering 近年来,随着计算机技术的发展,心电信号的采集与处理也不断地向着自动化、智能化的方向发展.心电学的进步史已经成为心电学检测和分析技术的发展史.由于微弱的心电信号受到来自人体内外的多种干扰,为了给医生提供清晰的心电图形,以提高分析和诊断的精确性,首先要对心电信号数据进行预处理和特征提取,使心电数据曲线平滑、特征点突出.对于便携式监护仪器来说,心电信号的分析是不可缺少的一项功能.为此,本文探讨了一种实用的心电信号分析方法.便携机的硬件平台采用的是S3C2410(ARM9)处理器,时钟频率可达到203MH z,可以满足运算速度的需要.其外部扩展了4M的F LASH和16M的S DRAM,用于存放采样数据和分析和处理中的数据.1 心电信号预处理技术由于心电信号作为心脏电活动在人体体表的表现,信号一般比较弱,幅度仅在10μV～4mV,而且信噪比较低,所以极易受环境的影响.由体表电极检测到的ECG信号中含有七种不同类型的干扰,即工频干扰、基线漂移、电极接触噪声、电极极化噪声、肌电干扰、放大电路内部噪声和运动干扰,其中50H z及其倍频附近的工频干扰和0.7H z以下的基线漂移是两个最重要的干扰源[1,3,5].一般正常的心电信号在0.01H z～100H z频率范围内,而90%的ECG频率能量又集中在0.25H z～40H z之间.心电信号从0.05H z处开始有一个峰值,在1.1H z附近处出现最大峰值,以后峰值的总体趋势逐渐下降,到35H z处,峰值下降到0.05H z处峰值的1/26,下降到最大峰值处的1/33.故可认为ECG频率主要分布在0.25～40H z[2].为了增强心电信号中的有效成分,抑制噪声和伪迹,提高波形检测准确率,目前国内外研究人员提出了多种处理方案,总体上分为硬件和软件两大类.在本便携式监护仪中,我们同时采用了硬件和软件两类解决方案.本文只讨论软件的解决方案.1.1 快速傅立叶变换(FFT)滤波傅立叶变换是一种将信号从时域变换到频域的变换形式,是信号处理、语音处理和图像处理等领域中一种重要的分析工具.快速傅立叶变换(FFT)是实现普通离散傅立叶变换的一种快速算法.它是DSP 领域中的一项重大突破,考虑了计算机和数字硬件实Ξ作者简介:张帷,男,研究生.研究方向:单片机与嵌入式系统的应用.现的约束条件,研究了有利于机器操作的运算结构,使DFT 的计算时间缩短了1～2个数量级,还有效地减少了计算所需的存储容量[4].利用FFT 快速运算办法对输入信号进行离散傅立叶变换,分析其频谱,然后根据所希望的频率特性进行滤波,再利用傅立叶反变换恢复出时域信号.为了抑制对心电信号影响较大的工频干扰和基线漂移,我们滤除0.5H z 以下的低频和50H z 的工频.同时为了抑制高频噪声和50H z 的倍频造成的干扰,我们又滤除了100H z 以上的频率.1.2 心电信号平滑与特征点的检测1.2.1 QRS 点的检测 作为一种实用的便携式心电监护仪器,它必须同时具有精确性与快速性这两个特点.而精确性与快速性之间又存在着较大的矛盾.精确的算法必然较为复杂,从而降低运算速度;而运算速度较快的算法常常达不到应有的检测精度.所以,算法复杂的统计学法和神经网络算法都不适用,而频谱分析法的发展尚不成熟.只有差分阈值算法应用在便携监护仪器上较为适宜.差分阈值算法的原理是基于QRS 波群的幅值与斜率均为最大的特点,确定QRS 波群的阈值,计算ECG 数据的差分值并与阈值进行比较,如达到或超过该阈值即可判断为检测到一个QRS 波群.目前国外大多数用于临床的ECG 自动分析系统均采用差分阈值原理检测QRS 波群.我们在比较各种差分方法的基础上,选择了5点差分的差分阈值法,其原理如下:令ECG 数据为X[n ]序列,5点差分值为Y[n ]序列,Y[n ]由下式得到:Y[n ]=X[n +1]-X[n -1]+23(X[n +2]-X[n -2]); n >2QRS 波群阈值设定方法为:计算出Y[N ](n =2～maxpoint -2);取其中前10个最大值加以平均,得到一个平均值Y,则设阈值为:thes =(0.7～0.8)3Y;当ECG 数据的差分值超过thes 的值时,则判断为检测到一个QRS 波群.在此基础上,可算出RR 间期、每分钟心率及ST 段电平.根据实际采样测试,对于理想波形,其QRS 波群的一次检测率可达95%以上,在波形的毛刺过大以及QRS 波群很不规则的情况下,检出率有所下降,大约为90%.在QRS 波群中,特征最为明显、最易分辨的是R 峰值点.我们通过差分阈值法来检测R 点.把给定的数据通过差分阈值计算得到各点相应的阈值,取前10个最大的数的平均值作为比较值,如果当前点的阈值超过这个比较值,则认为该点的前后变化比较大,意味着在R 波附近,更准确地说是在R 波的上升阶段,记为A 点.又根据差分阈值的公式,可以分析出R 峰值点的阈值应该为零或者处于最接近零的位置.也就是说,从A 点开始往后一段距离(在采样频率为200H z 的情况下,取10点)内,第一个阈值为零的点就认为是R 点.根据前后R 波的位置,可以得出RR 间期.根据以下公式得出当前点的心率(次/min ):采样频率×60÷RR 间期.如果发现前后间期差别过大,则可认为出现了R 点漏检的情况.在这种情况下,通过适当减少阈值的比较值,再对该段心电数据重新进行检测,以定位漏检的R 波.如果仍然没有检测到漏检R 波,则再次减少比较值,并进行检测.反复进行3次,如果还没有发现R 波,则可判定为心率不齐或者停博的表现.Q 点和S 点的检测方法比较相似,也都是通过阈值法进行检测的.Q 点和S 点作为R 点前后的第一个极值点,他们的位置应当位于阈值曲线R 点前后的第一个过零点或其绝对值第一个最接近零的位置上.按此法可确定Q 点和S 点位置.1.2.2 滑动平均滤波 为了滤除混杂在正常心电信号范围内的噪声和肌电干扰,使其标准的心电特征能够更明显的体现出来,便于医生做出准确的诊断,我们对心电数据进行了曲线平滑.由于QRS 波群的频率很高,而其它部分的频率相对较低,所以采用分段处理的方法.根据差分阈值法检测出的Q 点和S 点,对除去QRS 波群部分的数据进行滤波.由于这一部分的频率比较低,数据变化缓慢,通过多点滤波的方法使数据平滑,又不会过大的影响幅值的变化.对于主要突出形状特征检测的便携式心电监护仪器来说,这种滤波方法是符合要求的.在采样频率为200H z 的情况下,采用11点滑动平均滤波得到一个效果很好的ECG 波形.1.2.3 其它心电信号特征点的检测 在心电信号的分析中,ST 段的检测是十分重要的.J 点作为ST 段初始和QRS 波群终了的结合点,确定它的位置是十分重要的.由于J 点变化相对QRS 波来说变化比较缓慢,所以采用三角形顶角余弦值的办法来寻找J 点位置.在S 点后的一段距离内,以当前点i ,i -3,i +3三点做三角形,根据点的值求出各边的长度,最后得出顶角(i 点所在角)的余弦值.余弦值根据下式余弦定理求出.根据J 点的特性可知,J 点的余弦值应该最小.如下图所示:cosine =JA2+JB2-AB22×JA ×JB图1如果检测到的S 波比较浅,甚至没有时,可以判定此时J 点与S 点位置重合.ST 段的长度是根据前面计算出的心率,通过经验公式推导出来的.当心率大于100次/min 时,认为ST 段的长度=0.04秒;当心率小于80次/min 时,认为ST 段的长度=0.08秒;当处于其他情况时,认为ST段的长度=0.06秒.同时,ST 段的结束点就是T 波的起始点.T 波峰值点的检测需要ST 段的结束点,也即T 波的起始点.以T 波的起始点为始在阈值曲线里寻找向下的第一个过零点或其值最接近零的位置,即为T 波峰值点.在心电信号中另一个较为明显的特征是P 波.P 波的特征是变化较大,而且因人而异.经医生确认,对于便携式监护仪器来说,P 波的检测是可以忽略的.但P 波仍然可以通过阈值法加以检测.在以Q 点为起始点阈值曲线里的一段范围内寻找第一个零点以下的极值点,该点处于P 波的下降阶段.找到该点之前的第一个过零点,即被定为P 波峰值点.2 心电信号分析作为可用于24h 存储数据并将数据通过G PRS 向医院传送的便携仪器,对数据进行预分析是十分必要的.在长时间监护的情况下,便携机只发送异常的数据.这样可以极大的减少发送的数据量,从而减少通讯费用.在实际情况中,每个人心脏跳动的变化都会随着生理状况和情绪变化等因素而产生变化.所以医生在对患者进行临床诊断时更多关注的是患者既往的病史及当前的自觉症状,然后结合心电图,加以确诊;而不会单独对心电图加以分析.实践证明多数心电监护设备针对心电图的智能诊断分析都与实际病情不符,因而其结论不被医生认可.为此我们设计的便携式监护仪器放弃以往智能检测病症的功能,而采取以检测关键特征是否异常为发送数据的依据.在医生对心电图的分析中,主要关注的指标为RR 间期的距离、QRS 波群的宽度、ST 段的位置和T 波是否倒置.2.1 RR 间期的分析DCG 监测24h 心率时,一般24h 平均心率为60～85次/min .在医学上,对于成人而言,当心率≥100次/min 时,该情况通常被诊断为心动过速;当心率≤60次/min 时,该情况通常被诊断为心动过缓[4].2.2 QRS 波群的分析由异位起博点提前发出激动,使心脏搏动提前发生称为过早搏动.根据起博点的部位不同,过早搏动分为房性、房室交界区性和室性三种.临床上最常见的早搏是室性早搏.因为前两者早搏在心电图上不易区分,故统称为室上性早搏.如果QRS 波群的时限≥0.12秒,则认为QRS 波群宽大畸形,属于室性早搏症状.如果QRS 波群的时限正常,在0.06～0.10秒之间,但当前PR 间期小于该间期所在数据段的平均PR 间期-0.2秒,即被怀疑为室上性早搏[5].如果检测的当前RR 间期大于两倍该间期所在数据段的RR 间期,则通常认为这是停搏的标志[5].2.3 ST 段的分析在医学上,对ST 段上抬和下移的判断是十分重要的.因为每个人的ST 段偏移程度都不尽相同,故以ST 段的中点为依据.设定某人正常情况下的平均ST 段电位为UST ,新检测到的ST 段电位为Unew ,△U =Unew -UST.当△U >0时,则为ST 段上抬;当△U <0时,则为ST 段下移.若△U 大于1mm 的状况超过40秒,即ST 段上抬超过40秒,则认为ST 段异常,该情况多被诊断为心肌梗死.若△U 小于-0.5mm 的状况超过40秒,即ST 段下移超过40秒,则认为ST 段异常,此种情况多被疑视为心绞痛.图22.4 T 波的分析在使用V5导联情况下,T 波的波形的方向是与QRS 的方向一致的,而当T 波的波形的方向与QRS 的方向相反时,即T 波出现倒置.T 波倒置现象出现于多种心脏疾病的症状中,如心肌梗死和室性早搏等[5].3 讨论本文考虑到由于便携式监护仪器结构简单、体积小巧的硬件特点所造成软件抗干扰设计的必然性,结合监护仪所使用的MC U 处理速度的特点,采用了FFT 滤波和滑动平均滤波的方法去除各种干扰并使图像平滑,同时采用了简单易用的差分阈值法来提取特征点.在了解了当前监护仪器智能分析功能的不足之处后,我们提出了采用分析特征间期是否异常的方法来替代对病症的智能诊断功能.参 考 文 献[1]余学飞.医学电子仪器原理与设计[M].第1版.广州:华南理工大学出版社,2000,7,14.[2]谭小刚.多抽样率频率抽样FIR 数字滤波器[J ].电子科技大学学报,2002,131(5):460.[3]山东医学院附属医院.实用心电图学[M].第1版.济南:山东科学技术出版社,1979,1.[4]薛年喜.M AT LAB 在数字信号处理中的应用[M].第1版.北京:清华大学出版社,2003,113.[5]陈素明,荣石泉.实用心电图手册.[M].第1版.上海:上海科学技术出版社,1996,27.(收稿:2005-05-16)。
心电图操作指南
心电图操作指南1. 引言本指南旨在为操作者提供心电图测量的准确和可靠的方法。
操作者应遵循以下步骤来获取高质量的心电图数据。
2. 准备工作在进行心电图测量之前，操作者应确保以下准备工作已完成：- 确保心电图设备已正常启动并处于正常工作状态。
- 检查心电图设备的电极和导线是否完好无损，并正确连接到患者身上。
- 清洁患者的皮肤，以确保导电效果良好。
- 预备好记录心电图的纸张或电子存储设备。
3. 心电图测量步骤步骤一：患者准备1. 让患者脱掉上身衣物，以便能够粘贴心电图电极。
2. 在患者胸部（V1-V6处）和四肢（右腿、左腿和左手或右手）粘贴电极。
确保电极与皮肤充分贴合，不要有空隙。
步骤二：心电图测量1. 打开心电图设备，并设置合适的测量模式和参数。
2. 将导线正确连接到相应的电极上，并确保连接稳定。
3. 点击“开始测量”或类似的按钮，开始记录心电图数据。
4. 确保患者保持静止和放松，避免任何干扰。
5. 心电图记录时间应足够长，以获得完整的心电图波形和有关心脏功能的信息。
4. 心电图结果分析操作者应根据心电图记录的波形和数据，对心脏功能进行初步分析。
了解心电图的基本特征以及各种心律失常的表现形式是必要的。
5. 结论本指南提供了一份简要的心电图操作指南，旨在帮助操作者获得准确和可靠的心电图测量结果。
操作者应仔细阅读设备说明书，并根据实际情况进行操作。
注意：本指南仅作为参考，具体操作过程应根据实际设备和操作要求进行调整。
---（注意：以上内容仅供参考，不得作为法律依据）。
《2024年高频心电信号的采集与处理》范文
《高频心电信号的采集与处理》篇一一、引言心电信号是反映心脏电活动的重要指标，对于心脏疾病的诊断和治疗具有重要意义。
随着医疗技术的不断发展，高频心电信号的采集与处理技术逐渐成为研究的热点。
本文将介绍高频心电信号的采集、处理方法以及相关应用，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、高频心电信号的采集1. 采集设备高频心电信号的采集需要使用专业的电生理信号采集设备，如心电图机、生物电放大器等。
这些设备具有高灵敏度、高分辨率和低噪声等特点，能够准确捕捉到微弱的心电信号。
2. 采集方法（1）体表电极法：通过在人体表面贴附电极来检测心电信号。
该方法操作简便，但易受外界干扰，如肌肉活动、呼吸等。
（2）植入式电极法：通过手术将电极植入人体内部，直接接触心肌来检测心电信号。
该方法信号质量较高，但操作复杂，对患者有一定创伤。
3. 抗干扰措施为提高心电信号的信噪比，需要采取一系列抗干扰措施，如使用屏蔽电缆、接地处理、数字滤波等。
此外，还可以通过算法处理来进一步消除噪声和干扰。
三、高频心电信号的处理1. 预处理预处理主要包括滤波、放大和数字化等步骤。
通过滤波去除噪声和干扰，放大心电信号以便于后续处理，最后将信号数字化以便于计算机分析。
2. 特征提取特征提取是心电信号处理的关键步骤，旨在从原始信号中提取出与心脏疾病相关的特征信息。
如QRS波群、T波等，这些特征信息对于心脏疾病的诊断具有重要意义。
3. 算法处理算法处理包括时域分析和频域分析。
时域分析主要关注心电信号的波形特征，如QRS波群的形态、时限等；频域分析则关注心电信号的频率成分，如功率谱、频带分布等。
通过这些分析可以进一步提取出与心脏疾病相关的信息。
四、应用领域1. 心脏疾病诊断：高频心电信号的采集与处理技术可用于心脏疾病的诊断，如心律失常、心肌梗死等。
通过分析心电信号的特征，可以判断心脏疾病的类型和严重程度，为临床治疗提供依据。
2. 心脏康复评估：高频心电信号的处理结果可以用于评估心脏康复的效果。
心电的使用方法及流程
心电的使用方法及流程概述心电是一种通过检测和记录心脏电活动的方法，以帮助医生判断心脏状况、诊断心脏病变和监测治疗效果等。
本文将介绍心电的使用方法及流程，以帮助读者了解如何正确使用心电仪器并进行相应的操作。
使用方法准备工作1.确认心电设备的工作状态，检查设备是否连通电源，仪器显示是否正常。
2.保持检测环境安静，避免干扰信号来源。
仪器连接1.将心电仪与患者连接，根据仪器所附导线夹住患者的四肢。
2.将导线的接口正确插入心电仪器，确保连接牢固。
导联准备1.准备整洁的皮肤表面，用温水和肥皂清洁患者的4个导联点（左右手腕、左右脚踝），用湿纱布擦拭干净。
2.在每个导联点上涂抹导电凝胶，以提高电信号传递的质量。
3.确保导联贴好后，不要过度拉扯或移动导线，以免影响信号质量。
心电检测1.将心电仪打开，在显示屏上确认设备正常工作，并选择相应的心电图检测模式（如静息心电图、运动心电图等）。
2.开始记录心电图前，将仪器伏安开关调至适当的灵敏度，并调节增益以获得清晰的心电图波形。
3.提醒患者保持静止，放松身体，以获得最准确的心电数据。
4.点击记录按钮，开始记录心电图。
5.在记录过程中，监测仪器状态，并对需要的操作进行调整和修正。
6.当记录时间结束后，点击停止按钮，保存心电数据并关闭设备。
流程示意图以下为心电的使用方法及流程的示意图，以帮助读者更好地理解：•准备工作–检查设备状态–确保检测环境安静•仪器连接–将仪器与患者连接–确保连接牢固•导联准备–清洁皮肤表面–涂抹导电凝胶•心电检测–打开心电仪器–确认设备工作状态–选择心电图检测模式–调整仪器灵敏度和增益–提醒患者放松身体–开始记录心电图–监测仪器状态并调整操作–停止记录并保存数据总结正确的心电使用方法及流程对于准确记录和分析心电图至关重要。
在使用心电仪器之前需要保证设备正常工作并进行准备工作，然后将仪器连接到患者身上，准备好导联，并进行心电检测。
以上步骤要注意操作的规范性和细节，以确保得到准确的心电数据并为医生提供可靠的诊断依据。
心电信号预处理分析
心电信号预处理分析【摘要】伴随着人们生活水平的逐步提高，人们的健康意识不断增强，心脏病是威胁人类健康的最严重的疾病之一，我国的心脏病发病率很高而且呈逐年递增的趋势，心脏病的防治和诊断已成为当今医学界面临的主要问题。
心电信号是诊断心血管疾病的重要依据，随着计算机技术的进步，心电信号的处理和分析方法不断改进，取得了较好的效果。
【关键词】心电信号；预处理分析；特征提取【中图分类号】R318.04【文献标识码】A【文章编号】2096-0867（2016）14-041-02心电信号是人类最早研究并应用于临床与医学的生物电信号之一，相比于其它生物电信号，心电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性。
近年来，随着计算机技术的发展，心电信号的采集与处理也不断地向着自动化、智能化的方向发展。
为了给医生提供清晰的心电图形，提高分析和诊断的精确性，必须先对心电信号数据进行预处理和特征提取，对于便携式监护仪器来说,心电信号的分析是不可缺少的一项功能。
1.心电信号的产生机理及特点1.1心电信号产生机理心脏运动的基础是心脏细胞产生生理电的除极和复极过程，其生理电特性表现为心脏的兴奋性、自律性和传导性，即心脏有规律的收缩。
心脏传导系统是心脏有规律地产生激动、并将其迅速传导至工作心肌细胞的中枢和纽带。
心脏是由心肌细胞组成的特殊组织，在心脏功能正常的情况下，每个心动周期由窦房结心肌细胞产生兴奋，之后依次传向心房和心室，使得心激动传导系统细胞、心房肌细胞和心室肌细胞依次产生兴奋。
在这个过程中，心激动传导系统细胞、心房肌细胞和心室肌细胞按顺序产生兴奋，此生物电传递变化十分复杂，其有序的结果通过周围组织传遍全身，使身体各部位出现有规律而各向异性的电变化。
因此，将测量电极放在肢体或躯体表面，甚至体内的不同部位，均可记录到心动周期的这种规律性电位变化曲线，这就是临床记录的心电图信号（ECG）。
心电图信号直观地反映了心脏电兴奋在传导系统中的产生和传导过程，可以在一定程度上客观地反映心脏各部位的生理状况，是诊断心脏疾病和评价心脏功能的重要依据之一。
心电信号的预处理及瞬时心率的测量
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2011 年 4 月 28 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：心电信号的预处理及瞬时心率的测量摘要心电信号作为心脏活动在人体体表的表现,具有信号微弱，而体表检测心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声, 给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍，也无法准确测得其心率，进而无法进行心率变异分析。
因此本文设计出基于FIR的陷波器滤除工频干扰信号，设计出低通滤波器消除肌电干扰信号，以及设计的高通滤波器来消除基线漂移的干扰，利用这三种滤波器对题目中所给的实测数据进行了预处理。
对处理后的数据利用连续小波变化的原理给出了测量瞬时心率的算法，在Matlab软件上进行了仿真，利用试题中所给不正常心电信号对该算法进行了验证，并对该算法优缺点进行分析。
第三问中我们在第二问的基础上通过对瞬时心率信号的几个参数进行分析，从而判断是否存在心率变异，给出了一个比较简单可行的算法，并利用了试题中所给心电信号对该算法进行了验证。
心电信号的采集与处理
心电信号的采集与处理——频谱分析与特征提取1 实验原理1.1 心电图的导联心电图用于对各种心律失常、心事心房肥大、心肌梗死、心律失常、心肌缺血等病症的检查。
心电图描记方法在体表任何两处安放电极板，用导线接到心电图机的正负两极，即形成导联，可借以记录人体两处的心电电位差。
.动物机体组织和体液都能导电，将心电描记器的记录电极放在体表的任何两个非等电部位，都可记录出心电变化的图像，这种测量方法叫做双极导联，所测的电位变化是体表被测两点的电位变化的代数和，分析波形较为复杂。
如果设法使两个测量电极之一，通常是和描记器的负端相连的极，其电位始终保持零电位，就成为所谓的“无关电极”，而另一个测量电极则放在体表某一测量点，作为“探查电极”，这种测量方法叫做单极导联。
由于无关电极经常保持零电位不变，故所测得的电位变化就只表示探查电极所在部位的电位变化，因而对波形的解释较为单纯。
目前在临床检查心电图时，单极和双极导联都在使用。
常规使用的心电图导联方法有12种。
本次实验采用的是标准导联，是双极导联的一种。
属双极导联，只能描记两电极间的电位差。
电极连接方法是：第一导联（简称Ⅰ），右臂（-），左臂（＋）；第二导联（简称Ⅱ），右臂（－），左足（＋）；第三导联（简称III），左臂（-），左足（+）。
1.2 心电图各波分别为：P波：心脏的兴奋发源于窦房结，最先传至心房，故心电图各波中最先出现的是代表左右两心房兴奋过程的P波。
兴奋在向两心房传播过程中，其心电去极化的综合向量先指向左下肢，然后逐渐转向左上肢。
如将各瞬间心房去极的综合向量连结起来，便形成一个代表心房去极的空间向量环，简称P环。
P环在各导联轴上的投影即得出各导联上不同的P波。
P波形小而圆钝，随各导联而稍有不同。
P波的宽度一般不超过0.11秒，电压（高度）不超过0.25毫伏。
P-R段：是从P波终点到QRS波起点之间的曲线，通常与基线同一水平。
P－R段由电活动经房室交界传向心室所产生的电位变化极弱，在体表难于记录出。
简述心电图心率的测量方法
简述心电图心率的测量方法
心电图心率的测量方法是一种常见的测量心率的方法，通过对心电图电压信号的分析，可以获得一段时间内的呼吸率或心率，从而进行诊断\u3002具体的测量方法一般分为以下两种：
第一种是基础测量。
大多数情况下，在心电图拍摄时，将会进行基础测量，基础测量指的是采用心电图上可以看到的信号配对法对心率进行测量。
首先，心电图采样周期中应分析冠状动脉诱发的QRS波，其次，计算每次QRS波的时间差，最后根据心率的算法求出心率。
另一种是深度分析测量。
除了基础分析外，心电图分析还可以更深入地分析以确定心率，例如当Wiener根据自己设计的软件系统对心电图信号进行深度分析时，可以根据在R波之后出现的连续波段来确定心率。
此外，当进行心电图心率测量时，应该注意控制心率的稳定性，一定要小心，以免出现空白部分，否则会影响测量结果的准确性。
总之，心电图心率测量的两种方法都很重要，对于正确测量心率来说，应当根据实际情况合理选择。
生物医学信号心电信号预处理
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title('加入高斯白噪声的ECG信号'); ylabel('幅值（dB）');
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title('数字滤波器幅频响应|H(ejOmega)| ');
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
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fp = 100; fs = 105; %通带截止频率阻带截止频率
Fs=360;
Rp=1; Rs=40; %通带波纹阻带衰减
wp=fp/(Fs/2); ws=fs/(Fs/2); %计算归一化角频率
wp =2*pi*tan(pi*wp/2);ws = 2*pi*tan(pi*ws/2); %数字转模拟
title('巴特沃斯低通滤波器幅频特性');
xlabel(t');ylabel('幅值（dB）');
grid on;
2.巴特沃斯带阻滤波器（去60Hz工频干扰）
clear,clc;
Fs=360;T=1/Fs;
Rp=1;Rs=40;
fp1=58.5;fp2=61.5;fs1=59.5;fs2=60.5;
心电的使用流程简单
心电的使用流程简单1. 准备工作在进行心电的使用之前，需要进行一些准备工作。
•确保心电设备的完好性，并检查设备的电量，确保充足。
•准备电极，确保电极完整，无损坏。
•清洁皮肤，将测量区域的皮肤清洁干净，去除油脂和污垢。
2. 安装电极•将电极连接到心电设备上，确保连接牢固。
•根据心电设备的指引，将电极粘贴到测量区域。
•如果需要，可以使用带电极固定器的电极，以确保电极牢固地贴在测量区域。
3. 进行测量•打开心电设备，按照设备的指引进行设置。
•将设备初始化，确保设备准备好进行心电测量。
•让被测者舒服地坐下或躺下，并告诉被测者保持静止。
•启动心电设备，开始进行测量。
•等待心电设备完成测量，并注意设备显示的测量数据。
4. 结果分析•查看心电设备显示的测量结果，注意各项指标的数值。
•如果设备支持，可以将测量结果导出到计算机，以便后续的分析和保存。
•分析心电图形的波形和时间间隔，以了解心脏的功能和健康状况。
•如果有任何异常结果或疑问，应及时咨询医生进行进一步的解读和诊断。
5. 数据保存和管理•将心电测量结果保存到安全的存储设备或云存储中，以备将来参考和比对。
•确保数据的完整性和隐私保护，避免数据泄露或丢失的风险。
•建立心电数据的管理系统，包括数据分类、标识和索引，方便日后的查询和分析。
6. 设备维护和清洁•定期检查心电设备的完好性，确保设备正常工作。
•清洁电极，去除电极上的污垢和油脂，以保持电极的良好导电性。
•定期进行设备的维护和保养，根据设备说明书进行操作。
7. 注意事项•在使用心电设备之前，应仔细阅读设备的使用说明书，并按照说明进行操作。
•如果对设备的操作不熟悉或有任何疑问，应及时咨询设备制造商或相关专业人士。
•如果使用心电设备过程中出现任何异常情况，应停止使用并咨询医护人员。
以上即为心电的使用流程简单的介绍，希望能对您有所帮助。
在使用心电设备时，请遵循设备的操作指南，并及时寻求专业人士的建议和帮助。
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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2011 年 4 月 28 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：心电信号的预处理及瞬时心率的测量摘要心电信号作为心脏活动在人体体表的表现,具有信号微弱，而体表检测心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声, 给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍，也无法准确测得其心率，进而无法进行心率变异分析。
因此本文设计出基于FIR的陷波器滤除工频干扰信号，设计出低通滤波器消除肌电干扰信号，以及设计的高通滤波器来消除基线漂移的干扰，利用这三种滤波器对题目中所给的实测数据进行了预处理。
对处理后的数据利用连续小波变化的原理给出了测量瞬时心率的算法，在Matlab软件上进行了仿真，利用试题中所给不正常心电信号对该算法进行了验证，并对该算法优缺点进行分析。
第三问中我们在第二问的基础上通过对瞬时心率信号的几个参数进行分析，从而判断是否存在心率变异，给出了一个比较简单可行的算法，并利用了试题中所给心电信号对该算法进行了验证。
最后我们辩证的分析题目中所建立模型和算法的优缺点，提出了模型的改进方向，并分析了该模型的实用性与可行性。
关键词：凯赛窗滤波器 FIR 小波变换 HRV信号1 问题重述ECG 是一种基本的人体生理信号, 具有重要的临床诊断价值。
其特点是信号微弱, 信噪比小, 一般正常人的心电信号频率在0. 05～ 100 Hz 范围内, 幅度为10 LV (胎儿)～ 5mV (成人)。
然而, 体表检测心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声, 给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍，也无法准确测得其心率，进而无法进行心率变异分析。
随着社会的发展，心电图自动诊断系统在临床上用得越来越广泛，并在临床上得到一定的应用。
如何提高心电联导信号自动分析水平是目前心电自动分析的最大问题。
有时候为了研究药品的药理和毒理，需要对动物进行试验，因此动物的心电、血压或脉搏等的测量也同样重要，因此本试题所给数据完全实测数据，并包含多种心电数据。
首先对心电信号进行预处理，从而测得R-R 间期，得到瞬时心律，瞬时心律信号即为HRV 信号，分析HRV 信号可以与很多疾病联系在一起，附件数据是某些动物实测心电数据（未作说明的数据，其采样频率为1000Hz ），根据数据建立模型和算法实现心率测量和心率变异分析。
问题1：分析每个信号是否有工频干扰、基线漂移、肌电干扰，并给出算法分别处理这三种干扰，并分析算法的复杂程度，算法以实用和高效率为目标，最好可实时处理。
问题2：建立一种模型和算法，测量瞬时心率，该模型和算法最好能够处理所有所给出的数据，而不是每个数据单独给出模型和算法，如果不能则需要分析正确测量率。
对所建立的模型及算法进行算法复杂度分析。
问题3：对瞬时心率信号即HRV 信号进行分析，从而判断是否存在心率变异，针对这些信号提出相应的心率变异分析算法。
2 模型假设[1]假设题目中所给实测数据均为有效数据，不需要剔除；[2]假设正常的瞬时心率不存在非线性变化；3 符号说明().0I 是第一类变形零阶贝塞尔函数β是一个可自由选择的形状参数Fs 采样频率Sigmax 保存小波变换后数据极大值hrv 的含义表示每秒中心电信号中所检测到R 波 的个数波出现次数最小值为该种生物每秒钟波出现次数最小值为该种生物每秒钟R HRV R HRV max min4 问题的分析问题一：由题目中已经给出的实测数据分别作出时域图和频域图，根据几种主要干扰对心电信号影响的特性，分析每个信号是否有工频干扰、基线漂移、肌电干扰。
由于实际处理和分析心电信号的需要，我们对采集或接收到的心电信号进行预处理。
这是因为我们要处理和分析的心电信号对象比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境及检测设备的干扰。
分别设计高通滤波器、低通滤波器和工频滤波器，用以提取采集或接收信号中的心电信号部分，为后一级的波形检测和特征点定位做准备。
实现了基于FIR的陷波器设计，很好地消除了心电信号中的工频干扰，通过低通滤波和高通滤波较好的消除了肌电干扰及基线偏移。
算法以实用和高效率为目标，并对算法的复杂程度进行了分析。
问题二：对预处理后的信号进行波形检测和特征点定位。
首先对时域信号做小波变换使R波的幅值被放大，其他幅值被衰减便于下一步R的检测。
然后给出检测R波的算法，在检测到R波的基础上给出hrv信号的求得算法。
本文还利用多组实测心电数据基于MatLab平台对算法进行检波仿真和效果评价。
问题三：在第二问的基础上，我们对瞬时心率信号即HRV 信号进行分析，从而判断是否存在心率变异，针对这些信号提出相应的心率变异分析算法，并用题目中所给的实测数据对算法进行了检验并进行了评价，最后分析了该算法的改进方向和对实际医学的指导意义。
5模型的建立与求解本节主要研究心电信号的特征，分析判断所给实测数据中是否存在工频干扰、基线漂移、肌电干扰，并给出相应的算法对数据进行预处理，尽可能减少外在信号对心电信号的干扰，建立模型和算法来测量瞬时心率，并对瞬时心率信号即HRV 信号进行分析，从而判断是否存在心率变异，针对这些信号提出相应的心率变异分析算法。
5.1心电信号简介图1.正常心电图信号心电图来源于心肌细胞的生物电活动，与心脏的电生理特性密切相关，但它不是单个心肌细胞的电位图，而是整个心脏兴奋的发生、传导和恢复过程的综合电位变化。
正常的心电图如图2一5所示，它的基本波形包括P波、QRS波群和T 波，有时在T波之后，还会出现一个小的u波。
心电信号的这些特征波形和过渡期均代表着一定的生理学意义。
目前心电信号处理和分析中存在的一个主要问题就是对ECG信号进行准确无误的分析，而QRS波的检测又是ECG信号分析中的一个关键问题，只有在QRS 波群确定以后，才有可能计算心率、检测ST参数，才能区别正常与异常心律。
在QRS波群的检测中，R波的精确定位是关键，一般来说心电信号的自动分析都是在确定了R波位置后，再分析ECG信号的其它细节。
方向。
5.1.1心电信号的时域特点ECG信号是体表电极测量的心电电压(幅度)随时间变化的函数，属于时域波形信号。
虽然从人体体表不同部位的不同导联上测得的心电波形各异，且不同个体的ECG信号存在差异，但所有正常的心电波形周期均可划分为P波、P一R段、QRS 波群、S一T段、T波等几个主要部分，且每个特征子波段都代表着一定的生理学意义。
心脏发生了病变，就会使得心电信号在周期和波形形态上发生某些畸变。
5.1.2心电信号的频域特点心电信号频频域图即反应心电信号中不同频率信号的分布图。
分析心电信号的频谱图可以知道，人体心电信号的频率较低，主要频率范围是0.05-100Hz，而其能量又大部分集中在0.5-45Hz，这部分信号中QRS波群能量占了很大比例，它的峰值一般在10-20Hz之间，分布于心电信号的中高频区，这是心电信号中非常突出的一个特征，这一特征使得最为重要的QRS波群信号段成为最易识别的信号部分。
P波和T波位于0.5-1OHz之间，S一T段的频率带在0.7-2Hz之间，基线漂移和运动伪迹在7Hz以下，其中基线漂移一般在0.05-2Hz之间，肌电干扰主要在30~2000Hz之间，而工频干扰主要是50Hz及其倍频附近。
5.2分析每个信号是否有工频干扰、基线漂移、肌电干扰根据题目中给出的实测数据我们利用MatLab软件分别做出数据一(chuanchu1-1)心电信号的时域图和用快速傅里叶变换（FFT）做频域图，图形如下：图2chuanchu1-1 FFT 频域图在频域图上我们可以清晰的看到在50Hz和100Hz处得信号比较多，有工频干扰信号特征可以判断该组实测数据中存在工频干扰。
根据肌电干扰信号频率高，信号弱等特征可以判断该实测数据中有肌电干扰。
基线漂移一般是由病人呼吸时胸廓舒张带动电极移动引起的，幅值可达到ECG信号的15%，波形缓慢，近似正弦曲线，根据时域图可以判断改组实测数据没有基线漂移。
利用MatLab分别作出剩余部分实测数据的时域图和频域图，图形及源程序见附件。
分析判断结果见下表。
工频干扰肌电干扰基线漂移chuanchu1_1 有有无chuanchu1_2 有有无chuanchu1_3 有有无mice1_1 无无有mice1_3 有有有我们知道，心电信号中影响最大的三种干扰分别是基线漂移、工频干扰和肌电干，本节中将设计出滤波器对所给数据进行预处理。
5.3.1 消除50Hz 及其倍数工频干扰基于FIR 的陷波器的设计根据心电信号的现有研究知识，人体分布电容和电极引线环路受工频电、磁场影响而产生的soHz 工频干扰影响非常大，它会使系统的信噪比下降，甚至会淹没微弱的有用心电信号。
同时，由于我国目前仍没有对电器采取强制的EMC(电磁兼容)标准，用电环境的污染比较严重，50Hz 工频干扰普遍存在，给实际的心电信号采集和处理分析带来的严重的影响。
因此，在心电信号检测技术中，抑制50Hz 工频干扰是最重要的问题之一。
本文采用了现代数字信号处理中的数字滤波技术对心电信号进行预处理，实现了基于HR 和基于FIR 的陷波器设计，很好地消除了心电信号中的工频干扰。
滤波器的设计中，使用HR 滤波器，阶数低，运算量少，但破坏了相位特性。
使用FIR 滤波器能得到很好的滤波效果，使波形失真达到很小，而且，最重要的是FIR 滤波器可以做成线性相位特性，这是实际心电信号滤波所特别需要的。
当然，满足同样性能的FIR 滤波器需要滤波器阶数很高，运算量也就相应大很多。
利用MATLAB 设计FIR 滤波器的方法有窗函数法、频率抽样法和切比雪夫逼近法等，这里我们采用窗函数设计50Hz 陷波器1. 窗函数方法的基本思想窗函数设计滤波器的基本思想是，首先根据要求选择一个适当的理想低通滤波器，因为其脉冲响应是非因果且是无限长的，用最优化窗结构窗函数来截取它的脉冲响应，从而得到线性相位和因果的FIR 滤波器。