导读:本文包含了动态心电信号论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:动态心电,极化电压,数字滤波,Savitzky-Golay平滑滤波器
动态心电信号论文文献综述
陈玉娥,孔祥勇,朱文婕[1]（2019）在《动态心电信号中消除极化电压的数字滤波方法》一文中研究指出在动态心电信号采集中,极化电压很容易使放大器饱和。传统的方法是采用高通滤波模拟电路来消除,但是输出往往会有残留。如果提升高通滤波截止频率,则会导致心电信号低频段失真。该文采用Savitzky-Golay(SG)平滑滤波器,结合单边点数M和多项式的阶次p拟合了动态心电信号中的极化电压成分,用原始信号减去拟合信号从而得到无极化电压的心电信号。实验表明,用SG平滑滤波器消除极化电压是可行的,滤波后的心电信号有效成分没有任何丢失。(本文来源于《中国医疗器械杂志》期刊2019年04期）
高宁化[2]（2019）在《基于动态模糊决策树的心电信号分类方法》一文中研究指出心电信号是人体心脏健康状况的直接反映,同时也是医生作心脏疾病诊断时的重要依据。随着医院存储数据越来越丰富以及人工智能算法在医学上的应用,基于心电信号的自动分析诊断技术已有大量研究,但是目前的疾病正确诊断率不高,仅作为医生诊断参考之用。因此,研究高准确率的自动分析诊断方法尤为重要。本文以单个周期的心电信号为研究对象,重点研究心电信号的特征提取方法及分类识别方法。主要研究工作包含以下几个部分:1.基于时频融合特征的心电信号特征提取方法研究。根据心电信号中R峰位置,将连续的心电信号按周期分割,对每一个周期的心电信号进行3层小波包分解,保留前4组小波包分量对信号进行重构,通过重构完成去噪,同时将对应系数矩阵的二范数作为心电信号的频域特征。然后提取心电信号各峰值与时间间期信息,作为时域特征。最后,以向量张成的方式将频域特征与时域特征进行融合,用融合后的特征向量表征心电信号。2.基于动态模糊决策树的心电信号分类方法研究。在决策树生长过程中,对当前结点的所有样本,分别在每个属性上进行模糊C均值(FCM)聚类,起到动态划分特征空间的作用,计算每一个属性划分前后的信息增益,选择信息增益最大的属性为分裂属性,当满足停止条件时停止决策树的生长,以此来构建决策树。利用MIT-BIH数据库中的数据进行了心电信号正异常分类及多类异常分类实验,识别准确率分别达到了99.14%和95.14%。3.心电信号检测诊断系统设计与实现。基于MATLAB软件平台及AD8232芯片、Arduino单片机硬件平台,设计了一套便携式的心电信号采集及诊断系统。通过对自采集的392组心电信号样本进行正异常自动分类,取得了93.88%的识别准确率。无论是标准数据库中的实验结果还是自采集数据的实验结果,都表明了本文所提方法的有效性,本文所提时频特征融合方法提取的特征能有效表征心电信号,改进的动态模糊决策树算法提高了心电信号分类精度,能作为心脏疾病诊断的辅助工具,对疾病预检具有重要意义。(本文来源于《西南科技大学》期刊2019-05-01）
王歌[3]（2018）在《基于监督学习深度因子分析的动态心电信号降噪算法研究》一文中研究指出心血管疾病具有高发病率、高致死率、高复发率的特点,是当今医学领域研究的热点。在远程医疗背景下,动态心电监测对心血管疾病的早期预测和准确诊断具有重要的意义。然而,在远程心电监测系统中,外界环境的干扰会导致动态心电信号中含有大量的噪声,从而影响心电信号波形的检测,造成远程心电监测系统智能分析的误判。因此在远程医疗背景下心血管疾病的研究中,动态心电信号降噪问题逐渐成为该研究领域的重点和难点。在此背景下,本文利用因子分析与梯度下降算法相结合进行动态心电信号降噪的研究。论文主要研究内容如下:(1)针对深度因子分析的优化问题,提出了一种有监督因子分析的优化方法。首先设计优化目标函数,并推导出该优化目标函数对参数的偏导数,然后利用梯度下降算法进行有监督的参数调优训练,求解最优的参数。(2)针对心电信号降噪问题,提出了一种基于监督学习深度因子分析的心电信号降噪算法。利用因子分析对含噪心电信号构建深度因子分析模型,可以将信号与噪声区分开。在网络的顶层进行重构时,利用有监督因子分析的优化方法,对顶层的因子载荷矩阵进行有监督调优训练,从而得到最优的因子载荷矩阵,再进行心电信号重构过程。因为是有监督训练过程,充分利用了噪声的特征,从而可以滤除心电信号中更多的噪声,达到更好的降噪效果。(3)将提出的心电信号降噪算法应用于智慧心电监测平台。为了验证本文的实用性和有效性,将所提算法应用于实验室课题组自主研发的智慧心电监测平台中。通过随机匿名抽取用户的实际心电图信息表明,本文算法可以在有效的滤除心电信号噪声的同时保持心电信号的主要特征。(本文来源于《河北大学》期刊2018-06-01）
徐磊,贾孟孟,李美兰,李坤[4]（2017）在《远程动态实时心电信号监测系统设计》一文中研究指出针对常规心电图机体积大、便携性差、Holter操作复杂、不能实现远程监测等问题,设计了一种基于LabVIEW和Android的远程动态心电监测系统,该系统由动态心电监测终端、云端服务器和心电监测平台组成.由心电传感器采集的心电信号经AD8232调理后进行数字化,以STM32为主控器,通过无线蓝牙技术将监测数据传输至用户手机App,并实时上传云端服务器,远程监控中心可通过访问数据库的方式进行数据查看.经实验验证,本系统可实现心电信号的实时远程监控,采集的心电波形具有良好的医学参考价值,可为未来心血管疾病的远程医疗提供一定的技术支持.(本文来源于《测试技术学报》期刊2017年05期）
李婷[5]（2017）在《动态心电信号质量评估及干扰分析研究》一文中研究指出心血管疾病属于循环系统类疾病,会严重威胁人类的身体健康。心电图监测是现代医疗技术领域中诊断心脏疾病的重要手段。针对动态心电信号采集过程中极易受到干扰的影响,本文研究实时Holter系统采集的动态心电信号的质量评估及干扰分析。通过对心电信号的质量评估以及运动干扰段的定位标记,可以有效的提高后期心电信号分析诊断的准确率,具有重要的科研价值和迫切的现实需求。本论文通过分析心电信号的主要干扰源以及心电信号各组成部分的频率分布,提取六个不同频段内的心电信号能量比值以及能量熵值作为心电信号的质量指数,作为评价指标对心电信号的质量进行评估。采用支持向量机分类的方法对数据库中的心电信号进行质量评估,选用静态数据库中训练集的心电信号质量指数,选择最佳参数,训练支持向量机模型；利用训练好的支持向量机模型对实时Holter系统采集的动态心电信号进行质量评估。通过分析心拍QRS复合波群的形态在运动干扰时间段内的变化规律,提出基于心拍形态的运动干扰伪差段的自动识别算法。根据选定的参考模板计算每个心拍与其相似程度,从而形成心拍形态匹配程度曲线,对其进行模糊逻辑决策与局部积分处理,得到动态心电信号中运动干扰时间段的起始点和终止点,实现对运动干扰伪差段的自动识别。将论文中方法与其他方法的结果进行了比较,分析了各自的优缺点。本论文所提出的算法已经集成到实时Holter系统中,并被运用到实际需要质量评估并且运动干扰段识别的分析功能中,大大的提高了分析诊断算法在动态环境下的抗干扰性能。(本文来源于《东南大学》期刊2017-06-01）
李昳霏[6]（2017）在《基于ESN的单导联动态心电信号的QRST消除》一文中研究指出房颤作为最常见的老龄化疾病之一,发病率逐年增长,目前由于难以有效地跟踪房颤的状态变化,致使房颤的诊断准确率较低,治疗的效率和效果不理想。而随着远程心电监护系统的发展,医疗设备的小型化、便捷化,单导联的心电监护系统实现了更多应用,而利用远程心电监护系统监测到的心电图属于动态心电图,因此,研究适用于单导联动态心电信号的QRST波(由心室电活动产生)的消除方法有着非常重要的意义。本文的主要研究内容如下:(1)将ESN应用于单导联动态心电信号的QRST消除。在基于ESN的两导联心电信号的QRST消除方法(ESNTL)的基础上进行改进,将其用两导联心电信号消除QRST的方法改成用单导联心电信号消除QRST,并给ESN增加一路标记了R波位置的输入信号,使网络能够更准确的找到QRST的位置,提高了网络预测QRST的能力,增强了QRST消除的效果。(2)针对QRST消除问题,用微分进化算法和二进制粒子群算法对ESN的参数进行优化。采用微分进化算法对ESN的储备池参数进行优化,找到了一组比较合适的储备池参数,然后用二进制粒子群算法对ESN的输出层连接进行优化,简化了网络,提高了网络的性能,最后用优化的网络进行QRST预测,用房颤信号减去QRST,完成QRST消除。(3)将本文提出的方法应用于本实验室自主研发的心电监护服务平台中。通过对实际采集的心电信号进行QRST消除,验证本文提出方法的可行性。分别采用MIT-BIH数据库中的数据和本实验室采集的数据对本文方法进行可行性验证,实验结果表明本文提出的方法具有良好的QRST消除能力。(本文来源于《河北大学》期刊2017-05-01）
苑新[7]（2017）在《基于深度因子分析的动态心电信号降噪算法研究》一文中研究指出近年来,我国人口老龄化和城镇化进程正在加速,越来越多的人受到心脏疾病的困扰。针对患者有明显的自觉症状,但是静态心电图难以捕捉到有效的诊断依据,医生会建议进行动态心电监测。在远程医疗背景下,去除动态心电信号中的噪声,提高远程心电监护系统自动检测的准确率,逐渐成为研究的重点和难点。曾被广泛应用于语音识别和人脸识别中的因子分析为心电信号处理提供了新的切入点,为了去除心电信号中的复杂噪声,本文提出了一种基于深度因子分析的降噪算法。论文主要内容如下:(1)构建因子分析的心电信号降噪模型。将因子分析模型引入到心电信号降噪领域中,基于因子分析模型与心电信号数据库,通过机器学习获取心电信号的隐因子,并将噪声区分出来。(2)提出一种基于深度因子分析的心电信号降噪算法。考虑到心电信号的隐因子受到噪声的干扰,通过对隐因子逐层加深构建因子分析模型的方法,将每层的隐因子作为输入,获取深层的隐因子,丢弃每层的高斯噪声,最后由顶层隐因子自顶向下重构出降噪后的心电信号,实现心电信号的降噪。结果表明,基于深度因子分析的心电信号降噪算法取得了较好的去噪效果。(3)将深度因子分析降噪算法应用到心电监控平台。为了验证本文的研究成果,将深度因子分析降噪算法应用于团队自主研发的智慧心电监测平台中。由在平台上抽取的用户数据结果表明,本文提出的心电信号降噪算法可以在滤除复杂噪声的同时保持心电信号的主要特征波形。(本文来源于《河北大学》期刊2017-05-01）
欧辉彬[8]（2016）在《动态心电信号检测技术研究进展》一文中研究指出本文介绍目前Holter检测技术研究的进展,详细分析了动态心电系统软、硬件的工作原理、发展现状及新技术运用,重点介绍了卫星心电信息系统,并提出Holter技术的发展方向。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2016年04期）
吴金奖[9]（2015）在《可穿戴动态心电信号分析技术的研究》一文中研究指出动态心电图是心脏疾病诊断最实时、最有效的工具。通过对动态心电图的分析,可以客观反映心脏各部位的生理活动状态,并对心脏健康状况进行诊断和评估。随着微电子和低功耗无线通信技术的发展,可穿戴传感器在心电检测领域有了更加广泛的应用,进一步推进了心电检测技术的研究和发展。当前心电检测技术主要集中于静止状态下心电图的检测,对运动状态下心电图研究较少。运动伪影是动态心电图中最主要、最难去除的噪声,严重影响了心电图的分析,而传统的心电信号处理方法在运动伪影的去除中存在较大的局限性。本文对可穿戴动态心电信号分析技术和算法进行深入研究,利用可穿戴心电传感器和叁轴加速度传感器实时采集人体的生理参数,使用Savitzky-Golay滤波器对采集的参数进行滤波和特征检测,从而判断人体的健康状态。具体工作包含以下内容:(1)分析了卡尔曼滤波法、自适应滤波法、小波变换法和Savitzky-Golay滤波法等滤波算法在动态心电检测中的优缺点,并比较其滤波效果和时间复杂度。发现Savitzky-Golay滤波法的时间复杂度比其他算法低90%。(2)重点研究了Savitzky-Golay滤波算法在动态心电检测中的应用。利用Savitzky-Golay滤波器去除人体在走路、站起-坐下、弯腰、跑步以及静止-慢跑等状态下ECG信号中的运动伪影和基线漂移。通过QRS特征波检测,发现Savitzky-Golay滤波后的信号R波检测正确率达到99.45%。(3)在可穿戴传感器Shimmer上实现Savitzky-Golay算法的实时滤波和在线检测。在Shimmer平台上将加速度数据和心电图数据进行在线处理和融合,提取其中的运动状态参数和心率进行无线发送。通过信号的在线处理,单次传输数据量减少36%,有效地降低了传感器功耗。本文的研究工作在可穿戴动态心电检测领域具有一定的学术价值,在家庭健康监护领域具有一定的应用前景。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2015-03-01）
卢阳,鲍淑娣,周翔,陈金恒[10]（2015）在《基于动态心电信号的实时身份识别算法》一文中研究指出心电图(ECG)信号因其具备易于监测、个体唯一性等特点在生物识别领域受到广泛关注。针对身份识别的准确性和实时性问题,给出一种快速鲁棒的、适用于微型化嵌入式平台的心电信号身份识别算法。首先,利用动态阈值法提取稳定波形用于快速生成心电模板样本和测试样本;然后,基于优化动态时间弯曲(DTW)法进行差异度计算得到识别结果;其次,考虑心电信号为非稳态时变信号,为保证模板数据与人体体征状况的一致性,对心电模板库进行动态更新管理以进一步提高识别准确性与鲁棒性。对MIT-BIH心律失常数据库和自建心电数据库的分析结果表明:所述算法的识别成功率最高达到98.6%;在安卓移动端,动态阈值与优化DTW法一次运算平均时间分别约为59.5 ms和26.0 ms,实时性能显着提高。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年01期）
动态心电信号论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
心电信号是人体心脏健康状况的直接反映,同时也是医生作心脏疾病诊断时的重要依据。随着医院存储数据越来越丰富以及人工智能算法在医学上的应用,基于心电信号的自动分析诊断技术已有大量研究,但是目前的疾病正确诊断率不高,仅作为医生诊断参考之用。因此,研究高准确率的自动分析诊断方法尤为重要。本文以单个周期的心电信号为研究对象,重点研究心电信号的特征提取方法及分类识别方法。主要研究工作包含以下几个部分:1.基于时频融合特征的心电信号特征提取方法研究。根据心电信号中R峰位置,将连续的心电信号按周期分割,对每一个周期的心电信号进行3层小波包分解,保留前4组小波包分量对信号进行重构,通过重构完成去噪,同时将对应系数矩阵的二范数作为心电信号的频域特征。然后提取心电信号各峰值与时间间期信息,作为时域特征。最后,以向量张成的方式将频域特征与时域特征进行融合,用融合后的特征向量表征心电信号。2.基于动态模糊决策树的心电信号分类方法研究。在决策树生长过程中,对当前结点的所有样本,分别在每个属性上进行模糊C均值(FCM)聚类,起到动态划分特征空间的作用,计算每一个属性划分前后的信息增益,选择信息增益最大的属性为分裂属性,当满足停止条件时停止决策树的生长,以此来构建决策树。利用MIT-BIH数据库中的数据进行了心电信号正异常分类及多类异常分类实验,识别准确率分别达到了99.14%和95.14%。3.心电信号检测诊断系统设计与实现。基于MATLAB软件平台及AD8232芯片、Arduino单片机硬件平台,设计了一套便携式的心电信号采集及诊断系统。通过对自采集的392组心电信号样本进行正异常自动分类,取得了93.88%的识别准确率。无论是标准数据库中的实验结果还是自采集数据的实验结果,都表明了本文所提方法的有效性,本文所提时频特征融合方法提取的特征能有效表征心电信号,改进的动态模糊决策树算法提高了心电信号分类精度,能作为心脏疾病诊断的辅助工具,对疾病预检具有重要意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动态心电信号论文参考文献
[1].陈玉娥,孔祥勇,朱文婕.动态心电信号中消除极化电压的数字滤波方法[J].中国医疗器械杂志.2019
[2].高宁化.基于动态模糊决策树的心电信号分类方法[D].西南科技大学.2019
[3].王歌.基于监督学习深度因子分析的动态心电信号降噪算法研究[D].河北大学.2018
[4].徐磊,贾孟孟,李美兰,李坤.远程动态实时心电信号监测系统设计[J].测试技术学报.2017
[5].李婷.动态心电信号质量评估及干扰分析研究[D].东南大学.2017
[6].李昳霏.基于ESN的单导联动态心电信号的QRST消除[D].河北大学.2017
[7].苑新.基于深度因子分析的动态心电信号降噪算法研究[D].河北大学.2017
[8].欧辉彬.动态心电信号检测技术研究进展[J].中国医疗设备.2016
[9].吴金奖.可穿戴动态心电信号分析技术的研究[D].南京邮电大学.2015
[10].卢阳,鲍淑娣,周翔,陈金恒.基于动态心电信号的实时身份识别算法[J].计算机应用.2015
标签：动态心电; 极化电压; 数字滤波; Savitzky-Golay平滑滤波器;