基于云模型的窦性心率震荡形态表示

发布时间：2021-11-12 14:42

　　本文旨在分析单次室性早搏后窦性心率RR间期的变化趋势,与震荡起始（TO）和震荡斜率（TS）参数对照。在采集窦性心律震荡的样本后,采用一种分段线性化的方法来提取其线性特征,进而通过云模型用自然语言来表示震荡形态;在采集样本的过程中,本文采用指数平滑法预测QRS波出现位置来辅助QRS波的检测,利用新的轮廓限围方法判断窦性心律。利用Matlab仿真工具,选择MIT-BIH心率失常数据库中信号进行验证,能正确检测出单次室性早搏后窦性心率的变化趋势。该算法能实现窦性心律震荡（HRT）的实时检测,并且实现简单,是一种有效的辅助检测方法。 

【文章来源】：生物医学工程学杂志. 2014,31(02)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
引言
1 HRT检测的基本指标
2 HRT的样本采集和形态表示
    2.1 信号预处理
    2.2 一次指数平滑法预测RR间期
    2.3 QRS波的检测
    2.4 正常心拍模板的建立
    2.5 HRT的检测
    2.6 分段线性化
    2.7 基于云模型的形态表示
3 结果及分析


【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的基于重要点的时间序列数据分段方法[J]. 田野,张忠能.  微型电脑应用. 2012(02)
[2]窦性心率振荡现象及其在预测心力衰竭患者危险分层中的有效性[J]. 王燕华,张煜.  吉林医学. 2011(07)
[3]LOWNS分类信号检测技术[J]. 王越,赵捷,赵艳娜,田杰,李群.  现代生物医学进展. 2009(22)
[4]基于斜率提取边缘点的时间序列分段线性表示方法[J]. 詹艳艳,徐荣聪,陈晓云.  计算机科学. 2006(11)
[5]Lipschitz指数与室性波的识别[J]. 赵捷,华玫.  北京生物医学工程. 2004(03)
[6]基于形态表示的时间序列相似性搜索[J]. 蒋嵘.  计算机研究与发展. 2000(05)

硕士论文
[1]基于双通道的心电R波检测算法研究[D]. 王莹莹.云南大学 2012
[2]基于Cortex的实时心电处理及检测技术[D]. 田杰.山东师范大学 2011



本文编号：3491120