【摘 要】
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提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法和自适应加窗技术的QRS波群检测算法,该算法主要是利用Hilbert-Huang变换提出适合QRS波群检测的EMD方法,利用该算法对sddb数据库中第30
【机 构】
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哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,黑龙江省医院,
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提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法和自适应加窗技术的QRS波群检测算法,该算法主要是利用Hilbert-Huang变换提出适合QRS波群检测的EMD方法,利用该算法对sddb数据库中第30号信号和mitdb数据库中第208号信号进行处理,得到R波的检测结果;同时,利用自适应加窗技术对Q点和S点的检测技术进行分析。通过对MIT/BIT心率异常数据库的部分数据进行R波检测,结果表明,本文提出的算法具有很好的检测效果,其R波的平均正确检测率达到了99.62%,QRS波群的平均敏感性为98.91%,相应的平均特异性为99.35%。
A QRS complex detection algorithm based on Empirical Mode Decomposition (EMD) and adaptive windowing is proposed. The algorithm mainly uses the Hilbert-Huang transform to propose an EMD method suitable for QRS complex detection. By using this algorithm, The signal of No.30 in the database and the signal No.208 of the mitdb database are processed to obtain the detection result of the R wave; meanwhile, the detection technique of the Q point and the S point is analyzed by using the adaptive windowing technique. The results show that the proposed algorithm has a good detection effect, the average correct detection rate of R wave reaches 99.62%, and the average sensitivity of QRS wave group 98.91%, the corresponding average specificity of 99.35%.
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