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优化VMD和改进小波阈值的ECG肌电干扰去噪算法
1
作者 顾旋 张伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第11期277-284,共8页
针对传统算法对心电图(ECG)肌电干扰噪声去噪效果较差的问题,提出一种优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和改进小波阈值的去噪算法。利用遗传算法(GA)优化VMD参数,并对含肌电干扰的ECG信号进行VMD分解为多个固有模... 针对传统算法对心电图(ECG)肌电干扰噪声去噪效果较差的问题,提出一种优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和改进小波阈值的去噪算法。利用遗传算法(GA)优化VMD参数,并对含肌电干扰的ECG信号进行VMD分解为多个固有模态函数(IMF);对相关系数值较小的IMF利用改进小波阈值去噪;将所有IMF重构得到去噪的ECG信号。将该算法与其他算法对含模拟和真实肌电干扰的ECG信号进行去噪效果的实验对比,结果表明该算法计算复杂度较小,去噪后能更好地保持ECG信号有用波形特征,且去噪后ECG信号的信噪比、均方误差和相关系数值均有不同程度的改善。 展开更多
关键词 ecg信号 肌电干扰 遗传算法 变分模态分解 小波阈值去噪
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法 被引量:1
2
作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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基于深度学习的ECG心拍数据分类设计 被引量:2
3
作者 张俊飞 毕志升 +1 位作者 王静 吴小玲 《自动化与仪器仪表》 2019年第12期71-75,共5页
心脏疾病是威胁人类健康的最大病因,ECG信号的复杂性使得人工检测需要大量时间且容易误诊,因此基于心电图心拍数据实现计算机辅助ECG判断具有重要意义。提出基于QRS波群的心拍特征提取方法,以Pan-Tompkins算法实现QRS波群定位,设计心拍... 心脏疾病是威胁人类健康的最大病因,ECG信号的复杂性使得人工检测需要大量时间且容易误诊,因此基于心电图心拍数据实现计算机辅助ECG判断具有重要意义。提出基于QRS波群的心拍特征提取方法,以Pan-Tompkins算法实现QRS波群定位,设计心拍截取规则;构建一维卷积神经网络(CNN)模型,实现ECG四类心拍数据(正常搏动、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏)的自动分类检测。为验证提出心拍截取方法的有效性,以MIT-BIH心率失常数据库45条数据进行验证,结果显示其灵敏度为99.1%、特异性为99.4%。采用截取的四类心拍数据验证一维CNN自动ECG分类检测模型的可用性,结果显示模型总体分类准确率为98.95%。 展开更多
关键词 ecg CNN Pan-Tompkins算法 MIT-HIB
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利用DCT分量差值压缩ECG数据的方法
4
作者 王培康 费小英 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 2001年第4期523-526,共4页
由于心脏活动的有序性和各心电活动周期波形的相似性 ,各心电活动周期波形的 DCT(离散时间余弦变换 )分量也具有一定的相似性。根据这一特点 ,本文提出了在首先使用 DCT压缩心电图 ( ECG)数据的基础上 ,进一步利用各 ECG周期的
关键词 心电图 数据压缩 算法 离散时间余弦变换 DCT分量差值 ecg
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具有压缩比自动控制的 ECG 混合压缩算法
5
作者 曾海坚 胡振山 林家瑞 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1998年第5期17-19,共3页
提出一种后验的方式,将传统的FAN和TP算法结合起来,通过比较两种算法的输出,选择最为有效的算法输出,达到较好的压缩效果.引入压缩比的自动控制,以解决ECG信息量变化较大与存储总容量固定的矛盾,以便充分利用存储资源来... 提出一种后验的方式,将传统的FAN和TP算法结合起来,通过比较两种算法的输出,选择最为有效的算法输出,达到较好的压缩效果.引入压缩比的自动控制,以解决ECG信息量变化较大与存储总容量固定的矛盾,以便充分利用存储资源来实现给定时间ECG信息的记录.最后给出了该算法在长时间动态心电监护系统(Holter系统)便携式记录盒中的应用实例. 展开更多
关键词 ecg压缩算法 FAN算法 TP算法 压缩比 心电图
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基于改进型蚁群神经网络的ECG心搏分类器 被引量:2
6
作者 黄文霞 罗浩 马占卿 《信阳师范学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2008年第4期580-583,共4页
采用改进型蚁群算法优化神经网络模型,构造一个蚁群神经网络的ECG分类器,并对MIT/BIH心律失常数据库中的4类心搏进行分类.结果表明,本文的蚁群神经网络能改善网络性能,有效地避免局部极优,提高训练速度,获得了比BP算法更好的心搏分类性能.
关键词 ecg分类 神经网络 改进的蚁群算法 MIT/BIH数据库
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基于QR分解最小二乘算法消除ECG中工频干扰 被引量:2
7
作者 王淑艳 赵淑舫 《中国民航大学学报》 CAS 2007年第5期22-24,共3页
研究了一种基于QR分解最小二乘(QRD-LS)算法消除ECG中工频干扰的方法,此方法采用基于数据域处理的QRD-LS算法进行权值的训练和更新,其直接针对输入数据矩阵进行递推,且可用并行Systolic处理结构高效地实现。并且能自适应消除工频干扰,... 研究了一种基于QR分解最小二乘(QRD-LS)算法消除ECG中工频干扰的方法,此方法采用基于数据域处理的QRD-LS算法进行权值的训练和更新,其直接针对输入数据矩阵进行递推,且可用并行Systolic处理结构高效地实现。并且能自适应消除工频干扰,提高信干比,仿真结果验证了理论。 展开更多
关键词 心电图 工频干扰 QRD-LS算法 自适应陷波滤波器
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ECG信号压缩算法的LabVIEW系统实现
8
作者 杨丹 徐彬 《电气电子教学学报》 2013年第5期88-90,共3页
本文以ECG信号压缩算法的系统实现为例,介绍了利用LabVIEW和Matlab进行混合程序开发的思路及方法。设计的ECG压缩算法评价系统采用MIT-BIH标准数据库的心律失常ECG信号作为实验数据,实现了基于经验模态分解或小波分解的ECG信号压缩算法... 本文以ECG信号压缩算法的系统实现为例,介绍了利用LabVIEW和Matlab进行混合程序开发的思路及方法。设计的ECG压缩算法评价系统采用MIT-BIH标准数据库的心律失常ECG信号作为实验数据,实现了基于经验模态分解或小波分解的ECG信号压缩算法的评价系统。该系统实现对ECG信号的显示、存储、压缩、解压缩及压缩算法的评估。 展开更多
关键词 ecg信号压缩算法 经验模态分解 小波分解
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小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别 被引量:5
9
作者 吕刚 陈立 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第24期195-199,共5页
为了提高心电图(ECG)信号的身份识别正确率,提出一种小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别方法 (IWT-ABC-SVM)。采用一种小波阈值函数对ECG进行去噪处理,提取ECG特征,将ECG特征输入到支持向量机中进行学习,采用人工蜂群算法优化支... 为了提高心电图(ECG)信号的身份识别正确率,提出一种小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别方法 (IWT-ABC-SVM)。采用一种小波阈值函数对ECG进行去噪处理,提取ECG特征,将ECG特征输入到支持向量机中进行学习,采用人工蜂群算法优化支持向量机参数,建立ECG的身份识别模型,采用MIT-BIH心电图数据进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他识别方法,IWT-ABC-SVM提高了ECG身份识别的正确率和可靠性。 展开更多
关键词 心电图信号 身份识别 小波去噪 人工蜂群算法 支持向量机
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基于ECG信号和体动信号的睡眠分期方法研究 被引量:4
10
作者 刘众 王新安 +1 位作者 李秋平 赵天夏 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期833-840,共8页
为了研究整夜睡眠状况和睡眠过程,利用多导睡眠仪(polysomnography,PSG)和体动记录仪,分别记录被试的ECG信号和体动信号,再对ECG信号提取心率变异性(heart rate variability,HRV)的特征值,并将其作为实验数据的特征参数。为了提高识别... 为了研究整夜睡眠状况和睡眠过程,利用多导睡眠仪(polysomnography,PSG)和体动记录仪,分别记录被试的ECG信号和体动信号,再对ECG信号提取心率变异性(heart rate variability,HRV)的特征值,并将其作为实验数据的特征参数。为了提高识别率和防止过度拟合,将实验数据分为训练集和测试集,设计一个用遗传算法改进的BP神经网络模型,对样本进行训练和预测。研究结果表明,改进的BP神经网络能有效地识别测试样本,综合识别准确率为86.29%。将检测ECG信号和体动信号的穿戴式设备与睡眠分期识别算法相结合,能够用于家庭睡眠监测,也可作为睡眠疾病的初筛方法。 展开更多
关键词 睡眠分期 向后传播神经网络 遗传算法 ecg信号 体动信号
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一种基于Fourier复变换的压缩比自调整ECG数据压缩算法 被引量:1
11
作者 胡阳 杨叔子 《中国医疗器械杂志》 CAS 1997年第2期75-78,共4页
本文讨论了一种基于Fourier复变换的ECG数据压缩算法。由于采用复FT,压缩比(CR)较基于实FT的算法提高约一倍,保真度较好,可以实现压缩量的自适应调整,同时也避免了QRS的检测、波形分析和差值计算。
关键词 心电图数据 ecg 数据压缩 算法 CFFT
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ECG信号自适应贝叶斯小波去噪算法研究 被引量:9
12
作者 赵静 韦海成 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期61-65,共5页
ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法。首先对ECG信号进行小波分解,再通... ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法。首先对ECG信号进行小波分解,再通过贝叶斯算法重新计算最佳小波系数阈值和加权系数,最终实现ECG信号的去噪和重构。实验结果表明:该算法能够较好地消除ECG信号的噪声,在保留较多信号细节的同时减少了信号失真。相对于小波软阈值和硬阈值算法,该算法的MSE为0.287 1,PSNR值为53.550 7,明显优于前者,具有较高的实际使用价值。 展开更多
关键词 贝叶斯 小波分析 心电图 信号去噪 信号重构 小波阈值
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基于CEEMDAN和小波阈值的ECG去噪算法研究 被引量:18
13
作者 徐阳 罗明璋 李涛 《现代电子技术》 北大核心 2018年第7期45-48,53,共5页
提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值的ECG信号去噪新算法。首先对含噪ECG信号进行CEEMDAN分解,得到从高频到低频排序的各个IMF分量,利用自相关法对各IMF分量进行分析,找出以随机噪声为主的高频IMF分量并进... 提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值的ECG信号去噪新算法。首先对含噪ECG信号进行CEEMDAN分解,得到从高频到低频排序的各个IMF分量,利用自相关法对各IMF分量进行分析,找出以随机噪声为主的高频IMF分量并进行小波阈值去噪;然后统计包括余量在内所有IMF分量的过零率,过零率小于1.5的IMF分量即为基线漂移信号,直接剔除;最后将经过小波阈值去噪的IMF分量与剔除基线漂移之后的其他IMF分量一起进行合并重构,实现ECG信号的去噪和基线校正。用所提算法对MIT-BIH心电数据库中的ECG信号进行去噪处理,结果表明ECG信号中的随机噪声得到很好的抑制,同时获得了良好的基线漂移校正效果。 展开更多
关键词 ecg信号 CEEMDAN 小波阈值 随机噪声 基线漂移 去噪算法
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基于ECG的可电击复律心律自动判别算法研究
14
作者 郑越 侯星宇 邬小玫 《中国生物医学工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期572-582,共11页
体外自动除颤器(AED)是挽救心脏骤停(SCA)患者生命的重要设备。可电击复律心律自动判别算法(SAA)是AED的核心技术。本研究在构建包括8 s的2024段可电击复律心律(SHR)心电图(ECG)和7884段不可电击复律心律(NSHR)ECG数据集的基础上,提出... 体外自动除颤器(AED)是挽救心脏骤停(SCA)患者生命的重要设备。可电击复律心律自动判别算法(SAA)是AED的核心技术。本研究在构建包括8 s的2024段可电击复律心律(SHR)心电图(ECG)和7884段不可电击复律心律(NSHR)ECG数据集的基础上,提出了一种基于机器学习的SAA。首先提取ECG的时域、频域、复杂度相关的32个特征,经筛选得到6个有效特征;之后用支持向量机实现SHR和NSHR自动分类。根据500次按患者随机分组的实验,敏感度、特异性、准确率的均值±标准差分别为97.62%±0.18%、99.15%±0.04%、98.79%±0.08%。所提出的SAA符合美国心脏病协会对AED中SAA敏感度超过90%,特异性超过95%的要求,可作为AED算法模块进行SHR的自动判别。 展开更多
关键词 可电击复律心律自动判别 心电信号 机器学习 特征提取 特征选择
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基于语义对称分解哈希的快速ECG信号检测
15
作者 高钰 李彬 房毅宪 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2021年第5期75-80,共6页
本文提出一种语义对称分解哈希(Symmetric Semantics Decomposition Hashing,SSDH)算法来实现心电图(Electrocardiogram,ECG)信号的识别检测。SSDH首先利用ECG数据标签生成语义相似矩阵,然后对其进行离散的对称哈希分解,从而生成哈希编... 本文提出一种语义对称分解哈希(Symmetric Semantics Decomposition Hashing,SSDH)算法来实现心电图(Electrocardiogram,ECG)信号的识别检测。SSDH首先利用ECG数据标签生成语义相似矩阵,然后对其进行离散的对称哈希分解,从而生成哈希编码库,最后利用学习的哈希函数建立海明空间与原始数据核化空间的映射关系。针对离散优化,基于语义标签,SSDH排列Hadamard矩阵,无需迭代和任何参数的调试即可快速地生成哈希编码库。在基准ECG数据集的实验结果表明SSDH可以更加快速地实现ECG信号检测,而且识别率明显优于深度模型,为心电智能终端设备提供有效的依据和决策支持。 展开更多
关键词 ecg检测 SSDH算法 HADAMARD矩阵 哈希编码库
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基于VMD算法的ECG信号基线漂移校正研究
16
作者 顾旋 张伟 《现代计算机》 2023年第4期54-59,共6页
针对现有方法校正ECG信号基线漂移的缺陷,提出基于VMD算法校正ECG信号的基线漂移。首先获取含真实基线漂移的ECG信号;然后基于最佳参数的VMD将含噪ECG信号分解为多个IMF分量,利用各IMF分量频谱图的峰值频率判断基线漂移;最后将含基线漂... 针对现有方法校正ECG信号基线漂移的缺陷,提出基于VMD算法校正ECG信号的基线漂移。首先获取含真实基线漂移的ECG信号;然后基于最佳参数的VMD将含噪ECG信号分解为多个IMF分量,利用各IMF分量频谱图的峰值频率判断基线漂移;最后将含基线漂移的IMF分量舍弃,将其他IMF分量叠加得到去除基线漂移的ECG信号。同时将EMD算法和该方法对相同含基线漂移的ECG信号进行去噪,结果表明,该方法能更好地校正ECG信号基线漂移,且去噪后与原信号的相关系数更大。 展开更多
关键词 ecg信号 基线漂移 VMD算法 EMD算法 校正
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易于硬件实现滤除ECG信号运动干扰的变步长LMS算法 被引量:1
17
作者 孙见鹏 刘宏 +1 位作者 刘滢浩 田彤 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第5期120-122,127,共4页
针对移动心电(ECG)信号监测系统中运动干扰难以滤除的问题,提出了一种易于硬件实现的数字自适应变步长最小均方(LMS)算法。通过简化步长因子与输入信号的关系,减少了权值更新系统的运算量;分析传统LMS算法收敛性不稳定的问题,结合迭代... 针对移动心电(ECG)信号监测系统中运动干扰难以滤除的问题,提出了一种易于硬件实现的数字自适应变步长最小均方(LMS)算法。通过简化步长因子与输入信号的关系,减少了权值更新系统的运算量;分析传统LMS算法收敛性不稳定的问题,结合迭代次数优化步长因子,提高了算法的收敛性能。对比传统LMS算法,所提算法在运算量增加微小的情况下,收敛性能大幅提升,信噪比(SNR)增加大于14d B。仿真结果表明:算法在心电信号进行实时硬件集成滤除运动干扰方面具有运算量小,滤波效果好等优点。 展开更多
关键词 心电信号 运动干扰 变步长 最小均方算法 硬件实现
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De-Noising of ECG Signals by Design of an Optimized Wavelet
18
作者 Vahid Makhdoomi Kaviri Masoud Sabaghi Saeid Marjani 《Circuits and Systems》 2016年第11期3746-3755,共10页
In this paper, a different method for de-noising of ECG signals using wavelets is presented. In this strategy, we will try to design the best wavelet for de-nosing. Genetic algorithm tests wide range of quadrature fil... In this paper, a different method for de-noising of ECG signals using wavelets is presented. In this strategy, we will try to design the best wavelet for de-nosing. Genetic algorithm tests wide range of quadrature filter banks and the best of them will be chosen that minimize the Signal-to-Noise Ratio (SNR). Furthermore, the wavelet function and scaling function related to these filters are reported as the best wavelet for de-noising. Simulation results for de-noising of a noisy ECG signal show that using obtained wavelet by proposed method improves the SNR of about 2.5 dB. 展开更多
关键词 WAVELETS DE-NOISING Genetic algorithm ecg Signals
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基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法 被引量:1
19
作者 季策 李烨 李伯群 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期305-313,共9页
为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构... 为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构及矩阵变换后的相关元素求解最优参数,将高维矩阵最小化问题转化为一系列低维矩阵子问题,提升源信号恢复精度.通过求解简化的Frobenius范数目标函数降低算法复杂度.混合心电信号仿真结果表明,与QRJ2D,LUCJD,EGJLUD算法相比,本文算法在分离精度和收敛速度方面均有一定优势. 展开更多
关键词 盲源分离 非正交联合对角化 QR分解 类Jacobi算法 心电信号模型
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基于粒子群优化算法的急诊科心电监护设备风险管理模式研究 被引量:4
20
作者 郑佰明 孙晓奇 +1 位作者 陈政 王佳 《中国医学装备》 2024年第6期143-148,共6页
目的:基于粒子群优化(PSO)算法构建设备风险管理模型,探讨其在急诊科心电监护设备管理中的应用价值。方法:采用PSO算法优化神经网络模型构建心电监护设备风险管理模型,收集北京市普仁医院心电监护设备运行风险数据进行归一化处理,并将2... 目的:基于粒子群优化(PSO)算法构建设备风险管理模型,探讨其在急诊科心电监护设备管理中的应用价值。方法:采用PSO算法优化神经网络模型构建心电监护设备风险管理模型,收集北京市普仁医院心电监护设备运行风险数据进行归一化处理,并将2021年11月至2023年10月北京市普仁医院急诊科在用的30台心电监护设备,按照设备管理模式不同对其分别采用反向传播(BP)神经网络模型(简称传统BP模式,设备运行时段为2021年11月至2022年10月)和PSO算法的设备风险管理模型(简称PSO算法模式,设备运行时段为2022年11月至2023年10月)进行管理,比较两种管理模型设备风险故障识别效果(测试集与训练集)、警报风险控制效果和设备故障维修诊断用时。结果:采用PSO算法的测试集风险故障数据识别受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值、准确率、灵敏度和特异度分别为0.869、93.6%、92.8%和95.1%,训练集风险故障数据识别AUC值、准确率、灵敏度和特异度分别为0.839、95.6%、97.9%和96.7%,均高于传统BP模式,差异有统计学意义(x_(测试)^(2)=3.691、4.023、3.557、3.409,x_(训练)^(2)=6.884、5.962、5.334、3.215;P<0.05)。采用PSO算法的心电监护设备警报阈值合格率和设备维护平均合格率分别为(98.61±3.07)%和(98.79±3.11)%,均高于传统BP模式,警报静音率为(1.14±0.27)%,低于传统BP模式,差异均有统计学意义(Z=11.831、10.020、21.141,P<0.05)。采用PSO算法的心电监护设备内部报修用时、外部报修用时、故障诊断用时和报修总用时分别为(1.21±0.96)、(3.18±1.09)、(5.08±1.93)和(10.95±2.81)min,均少于传统BP模式,差异有统计学意义(t=15.404、19.020、16.694、25.511,P<0.05)。结论:基于PSO算法构建的心电监护设备风险管理模型应用,能够提高心电监护设备风险故障数据识别灵敏度、特异度和准确性,提升警报阈值合格率和设备维护合格率,降低警报静音率,缩短故障诊断报修用时。 展开更多
关键词 神经网络模型 粒子群优化(PSO)算法 心电监护设备 风险管理
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