导读:本文包含了心电信号滤波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
心电信号滤波论文文献综述
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）
陈茜,欧阳绳武,马新宇,谢泉[2]（2019）在《心电信号采集数字滤波算法优化》一文中研究指出由于心电信号(ECG)检测的实际环境情况并非理想状态,因此ECG信号中总会夹杂着各种随机噪声。这些噪声的存在使得心电信号模糊而且严重地影响了医疗诊断的可靠度。因此,当前需要优化的问题是如何更好地抑制这些严重干扰ECG信号检测波形的噪声。虽然针对这方面的滤波算法有了一定的成果,但在心电信号的细节特征上做得不够细致,所以文中从数字滤波角度出发,基于分析IIR法,以提高心电信号特征点清晰度。由仿真结果可以看出,多阶反馈式整形IIR滤波器能够更加明显清晰地保留原始信号特征,有利于后期诊断。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年04期）
韦张跃昊,钱升谊[3]（2019）在《基于滤波重构和卷积神经网络的心电信号分类》一文中研究指出计算机自动分类心电信号能够减轻医生工作压力并大幅提高诊断速度和准确率。文中针对传统算法中特征提取过程复杂及抗干扰能力弱的问题,提出了一种结合滤波重构和卷积神经网络的心电信号分类算法。该算法首先通过传统信号滤波和心拍序列重构去除原始心电信号中的噪声干扰,然后构建卷积神经网络来自动学习心电信号特征并完成分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2017数据集上的分类实验结果表明,该方法的平均F_1(查准率、召回率的调和平均)达到了0.8471,优于人工特征提取和常规卷积网络方法,且具有很强的抗干扰能力。(本文来源于《电子科技》期刊2019年11期）
刘牮,楼光海,黄微[4]（2018）在《结合双树复小波变换和滑动平均滤波的心电信号去噪方法》一文中研究指出心电信号(ECG)在采集的过程中容易混入基线漂移、工频干扰、肌电干扰等主要噪声。为了彻底去除各种噪声、遏制平移敏感性现象并提高去噪信号平滑度,提出一种结合双树复小波变换和滑动平均滤波的心电信号去噪方法。采用了MIT-BIH Arrhythmia数据库中的数据对综合去噪算法进行仿真实验,并与其他去噪方法一一比对,结果表明,综合去噪算法在克服传统离散小波变换平移敏感性缺陷的同时,能有效去除心电信号中的基线漂移、高频噪声,在保留信号纹理、边界的基础上提高了平滑度指标R,证明了该算法拥有更好的去噪效果。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年19期）
赵志刚[5]（2018）在《多元经验模态分解的发电机组多通道电信号滤波》一文中研究指出发电机组多需要满足严苛运行环境的需求,受大量不确定因素的影响,系统叁相电流信号具有非线性以及非平稳特性。为实现各种扰动影响下的发电机组运行状态监测,将基于多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)的方法用于风电系统电信号去噪。相对于传统单通道模态分解去噪算法,该方法能同时实现多通道信号的多尺度分解并保证相同模态数,有效地解决模态混迭问题。同时,将动态均方差(Consecutive Mean Square Error,CMSE)算法用于信号重构,只需计算各模态能量值,实现简单。仿真验证结果表明,基于MEMD的多通道滤波算法能够有效地实现多工况运行下的叁相电流鲁棒滤波。(本文来源于《计算机与网络》期刊2018年12期）
郝华青[6]（2018）在《基于改进指导滤波的心电信号降噪算法研究》一文中研究指出根据2017年6月世界卫生组织的报告指出,心血管疾病每年造成的死亡人数高达17.7亿人次,约占全球总死亡人数的31%。作为一种无创性检查手段,心电图已成为心血管疾病最有效的预防和诊断手段。多导联心电图能更全面的反应心脏的活动状态,进而准确的确定病灶的具体位置,所以广泛应用于临床检测以及远程监护中。在心电采集过程中,外界环境的干扰会严重淹没心电信号的形态特征,从而对医生的诊断和远程智能分析造成干扰。因此,对心电信号的降噪是进行疾病诊断的前提和保障。在此背景下,本文提出基于改进指导滤波的心电信号降噪算法。论文主要内容如下:(1)基于特定人不同的心拍周期在幅值形态上有很大的相似性,本文提出了基于巴特沃斯高通滤波器和指导滤波的心电信号降噪算法。首先利用巴特沃斯高通滤波器去除基线漂移噪声,心电信号回归基线水平。然后基于多个心拍周期构建平均模板,利用这种方法构建的指导信号在幅值形态特征上与原始心电信号基本一致。结合指导滤波的边缘保持特性,去除剩余与心电信号频率有重迭的复杂噪声。经实验验证,所提算法的输出信噪比最高可达到19.28dB,均方根误差也都低于0.41,表明了对于心电信号中的复杂噪声,所提算法可以有效的去除。(2)基于多导联心电信号之间的相关性和噪声在不同导联上出现的差异性,本文提出了基于多导联心电信号建模的指导滤波降噪算法。在心电大数据的背景下,本文利用稀疏自动编码机学习并构建不同导联之间的统计模型,无论正常还是变异性心拍都能在构建的统计模型中得到很好的恢复(预测)。对多个预测导联进行信息融合构建的指导信号可以包含更全面的形态特征。指导滤波利用上述统计模型构建的指导信号进行心电的降噪处理,不仅提高了降噪的精度,同时降低了变异性心拍和微弱波在降噪过程中的损失。经实验验证,优化后算法的提升信噪比可高达21.54dB,方根误差均小于0.0401,表明利用多导联建模的降噪算法进一步提升了降噪精度,同时原信号的微小波形特征以及变异心拍都得到了准确的恢复。(本文来源于《河北大学》期刊2018-06-01）
郝东昊,鲁华祥,陈刚,陈旭,龚国良[7]（2018）在《抑制心电信号中工频干扰的滤波采样系统设计》一文中研究指出针对心电信号采集过程中易受工频信号干扰的问题,设计了一种高衰减倍数的滤波采样系统。以XC3SD3400A芯片为主控单元,陷波模块和滤波模块依次对心电信号滤波,采用16位AD7656采样滤波,并将数据缓存后通过通用串口总线(USB)传输至上位机处理。定性和定量分析结果表明:系统能够将工频噪声衰减300倍,且输出信噪比有较大的提升,具有噪声高衰减、有用信息低损失、高精度采样等优点。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2018年04期）
张光普,陈日清,付轶帆,吴剑[8]（2018）在《基于FPGA的多通道心电信号实时滤波与压缩》一文中研究指出为了改善多通道心电(ECG)信号滤波的质量和保证数据传输速率,实现实时采集与处理,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的ECG信号滤波和压缩处理方法。对AD采集的ECG信号进行FIR低通和四层Coif1小波滤波处理;由多级树集合分裂(SPIHT)模块进行压缩;将压缩数据经通用串行总线(USB)传入上位机。根据Modelsim仿真和Altera Arria V FPGA的实验结果表明:经过数字滤波与压缩,ECG信号的信噪比(SNR)可提升7.4 d B,数据压缩率可达13.4。方法可实现对64通道的ECG信号实时滤波和压缩处理。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2018年02期）
贺其,王英龙,舒明雷,周书旺,高天雷[9]（2016）在《面向移动医疗的心电信号工频干扰滤波技术研究》一文中研究指出随着移动信息技术的发展,依托手机、平板电脑等移动终端,患者可以随时随地地获取自已的医疗信息,了解自己的健康状况。移动医疗下,在心血管病诊断方面,心电信号采集中如何获得高质量的心电信号是尤为重要的。而心电信号被工频噪声所干扰使其信号质量和精确性受到了影响,论文中采用MIT-BIH数据库中的心率失常数据,使用平滑滤波、中值滤波、FIR(Finite Impulse Response)滤波、小波变换等方法对同一心电信号的工频干扰进行滤除,并对比这些方法对心电信号中QRS波群产生的影响。通过仿真实验表明,小波变换在抑制心电信号的工频干扰保证信号质量上更有效。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2016年08期）
何伶俐,王宇峰,祝元仲,何汶静[10]（2016）在《心电信号工频干扰数字滤波方法比较研究》一文中研究指出文中介绍了几种去除心电信号工频干扰的数字滤波方法。通过仿真实验表明:各方法都能有效去除工频干扰,RLS自适应滤波器去噪效果最好,但执行速度慢。整系数带阻滤波器速度较快,但滤波后的信号出现了延时。综合各方面的因素来看,LMS方法具有较好的性能。(本文来源于《电子设计工程》期刊2016年13期）
心电信号滤波论文开题报告
（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：
由于心电信号(ECG)检测的实际环境情况并非理想状态,因此ECG信号中总会夹杂着各种随机噪声。这些噪声的存在使得心电信号模糊而且严重地影响了医疗诊断的可靠度。因此,当前需要优化的问题是如何更好地抑制这些严重干扰ECG信号检测波形的噪声。虽然针对这方面的滤波算法有了一定的成果,但在心电信号的细节特征上做得不够细致,所以文中从数字滤波角度出发,基于分析IIR法,以提高心电信号特征点清晰度。由仿真结果可以看出,多阶反馈式整形IIR滤波器能够更加明显清晰地保留原始信号特征,有利于后期诊断。
（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。
心电信号滤波论文参考文献
[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].陈茜,欧阳绳武,马新宇,谢泉.心电信号采集数字滤波算法优化[J].现代电子技术.2019
[3].韦张跃昊,钱升谊.基于滤波重构和卷积神经网络的心电信号分类[J].电子科技.2019
[4].刘牮,楼光海,黄微.结合双树复小波变换和滑动平均滤波的心电信号去噪方法[J].电子测量技术.2018
[5].赵志刚.多元经验模态分解的发电机组多通道电信号滤波[J].计算机与网络.2018
[6].郝华青.基于改进指导滤波的心电信号降噪算法研究[D].河北大学.2018
[7].郝东昊,鲁华祥,陈刚,陈旭,龚国良.抑制心电信号中工频干扰的滤波采样系统设计[J].传感器与微系统.2018
[8].张光普,陈日清,付轶帆,吴剑.基于FPGA的多通道心电信号实时滤波与压缩[J].传感器与微系统.2018
[9].贺其,王英龙,舒明雷,周书旺,高天雷.面向移动医疗的心电信号工频干扰滤波技术研究[J].信息技术与信息化.2016
[10].何伶俐,王宇峰,祝元仲,何汶静.心电信号工频干扰数字滤波方法比较研究[J].电子设计工程.2016
标签：动态心电; 极化电压; 数字滤波; Savitzky-Golay平滑滤波器;