心电信号QRS波检测算法的研究_张永海.caj

此数据用于文章《基于Python心电信号检测与处理》

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提出了一种基于小波多分辨分析的算法，对心电信号进行特征提取和识别。通过小波变换对常规心电图信号进行分解去噪和特征提取，并利用动态自适应阈值和删除多检点，补偿漏检点对QRS波检测进行优化。实验结果表明该方法在QRS波形不失真的情况下，提高了一部分MIT-BIH数据库信号中QRS波识别的准确率，并且对于较低准确率的心电信号的原因进行了分析。

DEEPS_分类 分类脑电信号 创建数据目录（DEAP_s拥有所有数据集） mkdir DEAP_s, CONV, MHCTW, CTW 训练CWT分类 python cwt_classifier.py 训练卷积神经网络分类 python train_conv_classifier.py

摘要：高性能的便携式脑电信号的采集设备对临床医学和认知科学研究领域具有重要意义，设计了基于ADS1298和FPGA的高性能脑电信号采集系统。给出了脑电信号采集系统的总体设计，重点阐述了ADS1298的特点和工作原理，在此基础上讨论了系统的外围电路以及FPGA接口电路设计，最后给出内部信号处理控制模块设计。设计的脑电信号采集系统具有低功耗、高精度和小型化的特点，具有很好的应用前景。 　　0 引言 　　脑电信号（EEG）是一种典型的生物电信号，是大脑皮层脑神经细胞电活动的总体反映，其中包含了大量的生理和病理信息，是临床检测的重要生理参数之一，也是认知科学、脑机接口和警觉度等领域研究的重要手段。

基于粒子群优化-支持向量机方法的下肢肌电信号步态识别

.该文对 QRS 波群的检测算法进行了研究, 对传统差分阈值法在 R波检测中存在的一些问题加以改进, 将正向和倒置 R 波分开检测, 提出了在自适应差分阈值法检测正向 R 波的基础上, 用幅值基线比较法检测倒置 R 波的检测方法.在 Q、S 波检测方面, 文章以差分法为基础, 给出了 Q、S 波定位的 一种简便易行的方法.

在研究脑电信号特性的基础上，提出了一种基于CEEMD-PE对脑电信号进行降噪的方法。完全集合经验模态分解（CEEMD）能够克服模态混叠的问题，因此，对脑电信号进行CEEMD分解，得到一组固有模态函数（IMF）分量，计算各个IMF分量的排列熵（PE）值，依据PE的值剔除基本为噪声的IMF分量，将降噪后的分量与保留的分量进行重构，得到降噪后的脑电信号。实验结果表明，用CEEMD-PE对脑电信号进行降噪，在抑制噪声的同时，还有效地保留了脑电信号的细节特性，去噪性能更好。

在分析多种时频分析方法的基础上，提出应用改进型的希尔伯特-黄变换来实现对脑电信号噪声干扰的处理。利用经验模态分解获得有限项目的经验模式函数，在局部数据平均的基础上利用希尔伯特变换获得能量谱。研究结果表明，改进的极值域均值模式分解法能够有效去除脑电信号的噪声部分，消除邻近频率的混叠影响和边界效应。对利用脑电信号诊断癫痫、缺血性脑损和睡眠监护有临床指导作用。