【摘 要】
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R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先通过EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列本征模态分量,然后对分解后的各模态分量作独立成分分析以提取出R波特征最明显的成分,对该成分进行结构分析,从而实现对R波的准确定
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,布鲁内尔大学电子与计算机工程系,光电信息感测与传输技术重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2019YFC1511300),国家自然科学基金(61971079),重庆市自然科学基金面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0666),四川省区域创新合作项目(2020YFQ0025),重庆市创新群体(cstc2020jcyj-cxttX0002),重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K20200604)。
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R波作为确定心电信号各波段的重要参考,是心电自动分析的前提。针对大多数R波识别算法的预处理过程影响识别准确度和耗时问题,该文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和信号结构分析的算法对带噪心电信号(ECG)的R波直接进行识别。首先通过EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列本征模态分量,然后对分解后的各模态分量作独立成分分析以提取出R波特征最明显的成分,对该成分进行结构分析,从而实现对R波的准确定位。仿真结果表明,该文算法对带噪声心电信号的R波识别具有更优性能,对异常心电信号的R波识别也具有明显效果。
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