【摘 要】
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可穿戴设备采集的心电信号(ECG)常因人体活动而混入不同程度的运动干扰。由于干扰信号的频率与ECG信号的频率相互重叠,使得ECG信号失真变形,从而影响心率检测的准确率。本文针对现有心率检测算法抗干扰能力的不足,提出了一种基于ECG信号粗粒化处理的心率检测算法。首先对ECG信号预处理以滤除基线漂移和高频干扰,然后运用信号压缩方法对超过设定阈值的高幅度干扰进行抑制,随后通过自适应峰值膨胀和波形重构技术对信号进行粗粒化处理,最后利用快速傅里叶变换对信号的频谱进行分析并计算心率值。为了评估算法的性能,我们采集了3
【机 构】
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陆军军医大学生物医学工程与影像医学系,陆军军医大学第一附属医院急救部
【基金项目】
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军事医学预研项目(2016XYY05),青年培育项目(2016XPY07)。
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可穿戴设备采集的心电信号(ECG)常因人体活动而混入不同程度的运动干扰。由于干扰信号的频率与ECG信号的频率相互重叠,使得ECG信号失真变形,从而影响心率检测的准确率。本文针对现有心率检测算法抗干扰能力的不足,提出了一种基于ECG信号粗粒化处理的心率检测算法。首先对ECG信号预处理以滤除基线漂移和高频干扰,然后运用信号压缩方法对超过设定阈值的高幅度干扰进行抑制,随后通过自适应峰值膨胀和波形重构技术对信号进行粗粒化处理,最后利用快速傅里叶变换对信号的频谱进行分析并计算心率值。为了评估算法的性能,我们采集了3
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