基于SOPC的心电信号QRS波和ST段检测与识别

发布时间：2018-04-26 14:47

  本文选题：小波变换 + QRS波　； 参考：《武汉大学学报(理学版)》2014年02期

【摘要】：采用小波变换法和一种改进的基于状态机的极值对过零点检测算法在FPGA(现场可编程逻辑门阵列)硬件平台上实现了心电信号QRS波的检测和ST段特征点的提取,然后采用BP(反向传播)神经网络的方法在FPGA嵌入的软核niosII的软件平台上实现了对ST段的三种形态识别.通过小波变换和极值对过零点检测算法提取的ST段的数据作为BP神经网络的测试输入.用MIT-BIH数据库中的心电信号数据作为数据来源,选取Altera公司的FPGA开发板DE-2(EP2C35F672C6)作为验证平台,结果 R波峰检测和ST段的形态识别的正确率分别达到97.4%和96.8%,硬件资源共消耗4 309个逻辑单元,系统的整体延时时间为0.52s.结果表明该设计方案可以满足心电信号的实时分析.
[Abstract]:Using wavelet transform method and an improved state machine based extreme value cross zero detection algorithm, ECG QRS wave detection and St segment feature point extraction are realized on FPGA (Field Programmable Logic Gate Array) hardware platform. Then the BP neural network is used to realize the recognition of St segment on the soft core niosII software platform embedded in FPGA. The St segment data extracted by wavelet transform and extremum pair zero crossing detection algorithm is used as the test input of BP neural network. The ECG data in MIT-BIH database is used as the data source, and Altera's FPGA development board DE-2EP2C35F672C6) is selected as the verification platform. Results the correct rates of R wave peak detection and St segment shape recognition were 97.4% and 96.8%, respectively. The hardware resources consumed 4 309 logic units, and the overall delay time of the system was 0.52 s. The results show that the proposed scheme can satisfy the real-time analysis of ECG signals.
【作者单位】： 武汉大学物理科学与技术学院;武汉大学微电子与信息技术研究院;
【基金】：湖北省自然科学基金(2011CDB272)资助项目
【分类号】：TN911.23

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1806484