【摘 要】
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本文主要讨论了应用在嵌入式监护仪上的一套心电信号的诊断算法,从心电据读取、前置处理到各种波形参数计算分析,实现嵌入式环境下的实时心电监。这里采用的数据库为MIT-BIH
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本文主要讨论了应用在嵌入式监护仪上的一套心电信号的诊断算法,从心电据读取、前置处理到各种波形参数计算分析,实现嵌入式环境下的实时心电监。这里采用的数据库为MIT-BIH的心律不齐标准数据库,编程语言为C,算在Linux下的QT编程环境中得以实现并在显示屏上得以展示,同时对该算法MATLAB环境下进行了效果统计。首先给出了心电监护仪的国内外现状和实时心电信号诊断算法的发展趋势,出了应用在嵌入式监护仪上的心电算法的重要性和必要性。接着介绍了心电监仪的整体框架和心电算法的应用背景,在整个系统中的应用层模块,及该算法效果展现,为后面算法的具体设计打了基础。接着从引入本文所采用的数据库的详细情况开始,包括数据来源,数据读取数据的权威性等,讨论心电信号的整套诊断算法,包括数据的前置处理和后续析。对于心电的前置滤波,分析了低通滤波器、高通滤波器和50Hz工频干扰波器的不同的实现方法并加以总结,后面对波形进行检测和分析,包括特征波提取和标记及各类参数计算。最后给出了应用在嵌入式监护仪上的效果展示,同时对该套算法的效果进行沂和统计,并对本文进行总结,指出该套算法的优缺点,进行展望。该心电算法达到了很好的实时监护效果,经过对MIT-BIH心律失常数据库中分数据的检测效果的统计,R波检测的准确率为99.422%,对其它各项波形检和参数的计算也达到了很好的水平,算法简单易行,很适合应用在嵌入式监护上,但还是不能对心电疾病进行足够详细深入的分析和诊断,可以有进一步的高。
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