基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图R峰检测方法技术

本发明专利技术涉及基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图R峰检测方法，包括：(1)心电信号数据获取及预处理；(2)基于非线性增强小波变换的R峰候选点检测；(3)基于加窗自适应阈值的R峰定位；本发明专利技术基于小波变换，引入保留极性的平方运算与滑动窗口积分的非线性增强方法，提升了QRS波群的检测可靠性。该方法在增强QRS波群小波系数幅值的同时保留其极性信息，通过滑动积分进一步聚合特征，使得增强后的小波系数相较于原始小波系数更加平滑，显著抑制了P/T波及噪声成分，从而提高了QRS波群极值对的检测精度。本发明专利技术提出加窗自适应阈值策略，提高了低幅值R峰的检出率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图r峰检测方法，属于心电图r峰检测。

技术介绍

1、在心血管疾病诊断方面，心电信号能够反映出心脏的电生理状态，提供了一种安全、无创的方式来监测和评估患者的心脏功能。在每个心动周期中，窦房结产生的电兴奋通过心脏传导系统依次传递到心房和心室，形成由p波、qrs波群和t波组成的心电波形。qrs波群是心电图中反映心室去极化的关键波形，包含了关于心脏电活动的重要信息。同时，qrs波群作为心电信号中最突出的波形，为整个心电周期提供了时间参考基准，检测qrs波群也是检测其他波形的前提。因此，准确识别qrs波群对于心电信号特征的提取和心血管疾病自动诊断具有关键的作用，影响心血管疾病的早期发现和诊断准确性。

2、由于心电信号中存在各种类型的噪声以及具有类似qrs波群高频特征的p/t波，使得qrs波的检测变得困难。心电图自动分析技术中关键是对r峰的识别和定位，小波变换法是常见的qrs波群识别算法。该方法通过小波变换提取心电信号的小波系数，利用阈值筛选qrs波群生成的小波系数的模极值对实现r峰定位。传统的一次本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图R峰检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图R峰检测方法，其特征在于，心电信号来自MIT-BIH心律失常数据库。

3.根据权利要求1所述的基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图R峰检测方法，其特征在于，基于非线性增强小波变换的R峰候选点检测；包括：

4.根据权利要求1所述的基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图R峰检测方法，其特征在于，对第三尺度上小波系数采用基于保留极性的平方运算，并辅以滑动窗口积分处理；包括：

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【技术特征摘要】

1.基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图r峰检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图r峰检测方法，其特征在于，心电信号来自mit-bih心律失常数据库。

3.根据权利要求1所述的基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图r峰检测方法，其特征在于，基于非线性增强小波变换的r峰候选点检测；包括：

4.根据权利要求1所述的基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图r峰检测方法，其特征在于，对第三尺度上小波系数采用基于保留极性的平方运算，并辅以滑动窗口积分处理；包括：

5.根据权利要求1所述的基于非线性增强小波变换与加窗自适应阈值的心电图r峰检测方法，其特征在于，基于阈值的心电图r峰候选点筛选；包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁淑辉，陈晓龙，王海霞，吕秀明，张钦凯，杨征尚，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：