导读:本文包含了心电信号异常检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:心电信号,特征提取,稀疏分解,遗传算法
心电信号异常检测论文文献综述
朱荣亮[1]（2019）在《心电信号检测与老年人常见心电异常的识别分类》一文中研究指出随着我国老龄化程度的日益加深,心血管疾病已严重影响人们的生活质量和社会稳定。目前关于老年人健康监护和疾病诊断的研究受到广泛关注和认可,其研究的重点是异常心电信号的分析诊断。现阶段,有关异常心电识别的研究主要集中在常见心律失常分类等方面,尚存在心电信号识别精度不高、分类器的训练时间过长等缺点。本文针对老年人常见异常心电信号的分类进行深入研究,通过改进去噪和信号特征提取等过程来提高分类准确度,实现了七种老年常见心电信号类型的准确识别。本文的主要工作内容如下:1.分析心电信号常见干扰的特点并结合去噪算法完成了心电信号的预处理。相比于其他文献使用单一方法进行去噪,本文则是对最主要的叁种噪声做针对性处理,即使用中值滤波和改进的LMS滤波器来去除基线漂移和工频干扰;对影响最大的肌电噪声则是采用小波变换和稀疏分解两种方法进行研究并利用人工蜂群算法来提高稀疏分解中原子的匹配速度。实验结果表明,本文所设计的预处理方法能够在保证心电信息不丢失、波形不畸变的前提下实现常见干扰的滤除,去噪效果更加优秀。2.重点完成心电信号特征波的识别定位以及特征提取等工作。首先,本文提出了差分阈值结合相空间重构技术的新方法,在实现R波精准定位(误检率降低一半)的同时系统耗时也缩短了近5倍;然后对特征波起止点的检测结果进行了修正,即采用前向差分法寻找到开始稳定变化的点作为修正后的起止点。该方法有效地避免了残留噪声对特征提取的干扰;考虑到ST段具有重要的临床意义且与心肌梗死等疾病密切相关,故采用曲线拟合等方法对其进行重点分析,最终实现了ST段九种形态的识别。3.设计了用于老年人常见心电异常信号识别的分类器。本文选择在处理小样本和非线性数据上具有极大优势的支持向量机为基础模型进行分类器的设计。为进一步优化系统的性能,本文首先通过数据降维来简化特征参数从而达到缩短训练时间的目的,其次利用各种参数优化算法调整分类器的参数。最后确定了KPCA+GA+SVM的分类器设计方案。本文所使用的心电数据均来自国际标准心电数据库,而用于分类器训练的样本也是根据专家的注释文件进行提取的,因此实验结果具有极高的可靠性和说服力。与传统SVM分类器相比,本文所设计的心电波形分类器的平均准确度高达98.79%,而训练时间缩短了11.46%。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
吉耀莉,郑锐,刘久富,丁晓彬[2]（2018）在《马氏田口施密特度量的双通道睡眠脑电信号异常检测》一文中研究指出针对人工判别人睡眠质量存在的主观性过强、步骤烦琐以及准确性不高等局限性,采用马氏田口系统判别方法,提出一种基于马氏田口模型的睡眠质量的自动检测算法。算法通过对已被人工专家准确进行睡眠分期的人脑双通道脑电信号进行建模分析,在不同睡眠周期下,求取各个通道的标准化向量;同时进行对线性独立向量组进行施密特正交化处理,运用马氏田口施密特正交化方法计算出各个睡眠阶段的信噪比均值,以判别出睡眠质量正常者和异常者。实验表明,该算法可以有效地对睡眠质量的正常和异常进行检测。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年36期）
李锋,王泽南[3]（2018）在《基于RNN的心电信号异常检测研究》一文中研究指出本文提出了一种基于心电数据相邻数据点斜率的心电图异常检测方法。该方法首先对数据进行高斯滤波,然后计算相邻数据点的斜率,接着根据时序将各个斜率进行拼接得到一维数据串,最后将数据串通过宽度为50的窗口以滑动的方式读取到RNN神经网络进行异常判定。本文通过实验分析后得到神经网络节点个数、遗忘率等各项参数与心电异常诊断准确率之间的联系,从而确定了神经网络叁层结构以及各参数值。本文使用国际权威心电数据库四类共计1600条数据对神经网络进行训练,使用课题组采集的四类共计1491条心电数据进行算法验证。实验结果表明,本文提出的方法准确率可以达到97.0%的准确率,并且该方法具有良好的可靠性与适用性。(本文来源于《智慧健康》期刊2018年31期）
李瑞民,王怡平,余颖[4]（2018）在《叁种广电信号异常的报警检测模式之间的对比》一文中研究指出广电行业信号无论是数量还是类型多而复杂,并且很多跨代协议并存,因而在维护、排障方面非常困难。对这些信号进行监控模式,大致经历了叁代,通过对每一种模式的详细分析,分别得出叁种模式各自所具有的优势和不足。本文借此在自己理解的基础上,为同行提供一种借鉴。(本文来源于《电视工程》期刊2018年02期）
郭云波,唐庆余,邓亲恺[5]（2006）在《基于小波变换的异常心电信号S-T段检测》一文中研究指出基于小波变换的各个尺度上模极大值,本文深入研究了异常心电信号尤其是梗死发生时S-T段的检测。同时分析了传统的用单一模极值线方法刻画QRS波群时所存在的不足,在此基础上提出了模极值线群的方法以解决复杂QRS波群结构下S-T段检测问题。并采用matlab对physionet的The PTB Diagnostic ECG Database中信号进行算法评估。实验结果表明,使用模极值线群的方法可以更好地适应梗死病发时S-T段检测的需要。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2006年03期）
郑凯梅,余生晨[6]（2003）在《基于小波变换的心电信号中QRS复合波内异常高频分量的检测》一文中研究指出提出利用小波变换方法提取心电信号中异常QRS复合波内的高频分量 ,并定义了残余信号的QRS ,作为衡量指标 ,为检测QRS复合波内的异常高频分量提供了有效的定量检测方法。(本文来源于《生物医学工程研究》期刊2003年04期）
张红煊,朱贻盛,王自明[7]（2001）在《异常心电信号VT和VF的分析与检测》一文中研究指出从线性动力学和非线性动力学的角度 ,利用信号功率谱和L—Z复杂度分析了室性心动过速 (VT)和心室纤颤(VF) ;并在此基础之上 ,提出了信息复杂率指标及其定义 ,推导了信息复杂率的相关性质 ,继而应用于异常心电信号的复杂性信息分析。经过生物实验、数据采集和计算机的仿真分析 ,对心脏异常心电信号中的VT和VF信号机理和复杂性信息进行了客观的分析和解释。结果表明 ,利用信号功率谱、信息复杂度和复杂率信息 ,VT和VF信号的识别和分辨率达到 10 0 %(本文来源于《中国医疗器械杂志》期刊2001年04期）
叶继伦,郑崇勋,郭耸峰,王磊,黄燕[8]（2000）在《运动心电信号中QRS复合波内的异常高频分量的检测方法研究》一文中研究指出介绍了应用样条函数插值的方法来提取运动心电信号中异常 QRS复合波内高频分量 ,并定义了残余信号的 QRSε作为衡量指标 ,取得较好的结果。这个方法是进一步研究运动心电信号或其它心电信号中高频分量变化的有效检测手段(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2000年01期）
心电信号异常检测论文开题报告
（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：
针对人工判别人睡眠质量存在的主观性过强、步骤烦琐以及准确性不高等局限性,采用马氏田口系统判别方法,提出一种基于马氏田口模型的睡眠质量的自动检测算法。算法通过对已被人工专家准确进行睡眠分期的人脑双通道脑电信号进行建模分析,在不同睡眠周期下,求取各个通道的标准化向量;同时进行对线性独立向量组进行施密特正交化处理,运用马氏田口施密特正交化方法计算出各个睡眠阶段的信噪比均值,以判别出睡眠质量正常者和异常者。实验表明,该算法可以有效地对睡眠质量的正常和异常进行检测。
（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。
心电信号异常检测论文参考文献
[1].朱荣亮.心电信号检测与老年人常见心电异常的识别分类[D].太原理工大学.2019
[2].吉耀莉,郑锐,刘久富,丁晓彬.马氏田口施密特度量的双通道睡眠脑电信号异常检测[J].科学技术与工程.2018
[3].李锋,王泽南.基于RNN的心电信号异常检测研究[J].智慧健康.2018
[4].李瑞民,王怡平,余颖.叁种广电信号异常的报警检测模式之间的对比[J].电视工程.2018
[5].郭云波,唐庆余,邓亲恺.基于小波变换的异常心电信号S-T段检测[J].中国医学物理学杂志.2006
[6].郑凯梅,余生晨.基于小波变换的心电信号中QRS复合波内异常高频分量的检测[J].生物医学工程研究.2003
[7].张红煊,朱贻盛,王自明.异常心电信号VT和VF的分析与检测[J].中国医疗器械杂志.2001
[8].叶继伦,郑崇勋,郭耸峰,王磊,黄燕.运动心电信号中QRS复合波内的异常高频分量的检测方法研究[J].生物医学工程学杂志.2000