成清清[1]2013年在《实时心电采集及分析系统的研究与实现》文中提出心脏病是危害人类生命的主要疾病之一，心电信号是诊断各种心血管疾病最直接的手段，不断完善心电信号采集系统并探索更加精确的分析方法是国内外研究的重要课题。本文提出一种实时心电采集及分析系统的设计方案，该系统包括心电信号采集传感器和心电信号分析建模两部分。根据心电信号的特点，设计了基于低功耗的MSP430F2618单片机的采集电路，该采集电路能够将采集的心电信号进行蓝牙无线传输。使用LabVIEW通过蓝牙虚拟串口与单片机实现通信，将采集的心电数据进行处理。由于噪声与心电信号频段的重迭，避免在滤噪中引起信号的畸变及丢失，提出了小波变换与自适应技术相结合来滤除基线漂移及与多阈值法相结合来滤除高频噪声的算法。R波检测时提出的自适应差分阈值法与自适应小波阈值法相结合的算法，不仅保证较高的检测精度，还保证小波变换在信号频域较高的分辨率，便于进一步检测QRS波的起点和终点。本文还通过LabVIEW将采集的心电数据实时显示、保存与回放。实验结果表明，本文设计的实时心电采集及分析系统运行稳定，性能良好。
张叁军[2]2009年在《基于DSP的便携式心电信号采集系统的研究与设计》文中研究指明随着人们生活水平的提高,心脏病的发病率越来越多,以其突发性的特点,成为人类生命健康的“头号杀手”,严重影响人们的日常生活。目前国内准确、经济、实用的便携式心电仪还不普遍,人们无法在心脏突感不适时,将心电信号记录下来,以备医生诊断时使用。心电图(ECG)是反映心脏电生理活动的一项客观指标,心电的各项参数与人体的健康状况直接相关。因此,研究一种适合多数人使用的便携式心电信号记录仪很有意义。心电信号的频率低,幅度小,易受外界环境的干扰,属于微弱信号的范畴。本文在分析微弱信号的特点及现有检测方法的基础上,详细讨论了心电信号的形成过程、特点及其所受到的外界干扰的来源,给出不同于传统微弱信号采集的数字信号处理技术,并给出用数字信号处理微弱信号的优势,最后提出基于高性能嵌入式微处理器DSP的便携式心电信号采集系统的设计。本系统由心电信号的调理模块、以DSP为核心的中央处理模块及外围辅助模块组成。心电信号调理模块主要完成信号的前置放大、脱落检测、右腿驱动和模拟滤波器等功能电路的设计。中央处理模块采用高性能、低功耗、处理能力强的DSP处理器TMS320VC5416,实现对心电信号的数字滤波及频谱分析。外围电路主要实现大容量数据存储、信号线的逻辑控制及时域频域的显示,实现连续动态的心电监护,并给出报警提示存储的功能。测试结果表明,该系统工作稳定、性能良好,达到设计要求,具有一定的实用价值。
李丽[3]2010年在《基于小波变换的心电微弱信号处理的研究》文中研究说明当今是信息高速发展的时代,许多科学研究中获取的信息经常含有噪声信号,当被测信号相当微弱时,有用信号的提取就变得相当困难,获取有用信号中最重要的手段就是抑制噪声。研究和分析噪声产生的原因和规律,采取有针对性的消噪措施,从而寻找有效的消除噪声的理论和方法,是当今信号处理领域研究的热点。本文深入的研究了小波变换理论及其消噪方法,以心电信号作为微弱信号源,通过外加噪声的方法形成要被处理的微弱信号,在MATLAB环境下采用常用的小波消噪方法对加上噪声后的心电信号进行消噪处理,比较常用方法的优缺点,针对现有方法的不足,提出一种新的阈值消噪算法。该算法是基于软、硬阈值的基础上提出的,结合了软、硬阈值的优点。通过MATLAB进行仿真,并对仿真结果做了必要的讨论。采用MATLAB和DSP相结合的方法,使用CCSLink可以将MATLAB和CCS开发环境连接起来,完成数据的传输。利用ETTIC6000中的RTW直接生成DSP板的目标代码,理论上可以提高信号处理的速度,应用程序的开发效率。
熊慧[4]2013年在《无线无源DBS的关键技术与强噪声下脑电诱发电位的检测》文中研究说明脑深部刺激技术能够绿色有效治疗帕金森病（PD）。但由于国外的技术垄断，使得设备费用很高；而且，目前临床应用脑深部刺激器（DBS）因电池容量有限，使用数年后需再次手术更换电池或刺激器，增加了患者的痛苦和经济负担。因此，对DBS整体设计方案的研究、开发终身使用、低成本的DBS势在必行。相比DBS的在临床上的迅速应用，其治疗机理并不十分明确。因此，强刺激信号作用下的微弱诱发脑电信号的检测与分析对于DBS的作用机理研究显得尤为重要，这不仅能进一步改进DBS，而且对研究和治疗各种神经类疾病具有重要意义。本文研究了终身使用的DBS，有两种设计方案--无线无源DBS和可充电式DBS，设计了强噪声下神经电信号采集系统，并运用不同的方法提取诱发信号。主要的工作及结果包括以下几个方面：1）创新性地提出了无线无源参数可调脉冲发生器的设计方案，实现了刺激脉冲各项参数的可调；体内刺激器部分不需任何电池，有望实现DBS的一次植入、终身使用，设计并制作了无线无源的DBS样机。2）首次将超级电容作为体内刺激器的储能单元，设计了其无线充电方案以及输出稳压电路；设计了基于MOS管的脉冲发生方案，使得刺激脉冲的各项参数易于调节且系统稳定性高，设计并制作可充电式DBS样机。3）针对强电刺激和微弱脑电信号相差6个数量级难于检测的难题，设计了高精度的信号采集系统，采用过采样技术和高分辨率与高速ADC器件实现超大动态范围信号采集，完成同步刺激等强噪声背景下大鼠脑深部电位的采集。4）刺激中诱发脑电信号淹没在强噪声与自发脑电信号中，信噪比很低。本文研究了基于线性与非线性理论的大鼠脑深部诱发电位的提取方法。提出了以提升小波处理后的信号作为自适应信号增强器的参考输入的方法提取诱发电位。得到的诱发电位精度较高，而算法运算速度快，耗时短，在实时处理上效果突出。就单导脑深部诱发电位的检测提出了采用经验模态分解与盲源分离相结合的方法。该方法不仅能处理非平稳信号的分离，而且可适用于源信号数多于观测信号数的分离等。
何浩[5]2017年在《基于物联网的心电监测系统的设计》文中研究表明心脑血管疾病(CCVD)是一种严重威胁人类健康的疾病,具有高患病率、高致残率和高死亡率的特点。由于CCVD具有突发性、隐蔽性的特征,因此迫切需要一款便携式心电监护设备,实现患者的全天候监护。随着物联网与智能手机的发展,越来越多的智能化产品面向市场,医疗设备也正向微型化、网络化、智能化方向发展,这使远程心电监护成为可能。将心电信号采集、无线通信、云数据同步相结合,研发一款低功耗的便携式远程心电监护设备,可以实现患者远程、全天候心电监护,大大降低心脑血管疾病的患病率和死亡率。本文设计了一款基于智能手机的远程心电监护系统,采用ADS1191低功耗信号采集芯片和CC2540蓝牙4.0低功耗解决方案,设计了心电信号采集终端,实现心电信号的采集和无线数据传输;以智能手机为平台,设计了一款手机APP,实现心电数据的在线监护与远程数据同步,为患者提供全天候监护服务。该系统具有功耗低、易操作、可穿戴的特点。测试结果表明,该系统能够准确测量心电信号,并对心电信号进行实时性检测,实现了本地与远程服务器的数据同步与远程诊断等功能。
杨柳[6]2017年在《基于虚拟仪器平台的心电信号采集与处理系统研究》文中研究说明根据世界卫生组织统计数据表明,近年来心血管疾病已经对人类安全健康造成日益严重的威胁,是最主要的致死病因之一,全球每年死于心脏疾病的人数超过1300万,并且呈逐年增高的趋势。因此,对心脏疾病的健康诊断及医治在全世界医学界范围内越来越受到重视。然而早期对心电信号的监测诊断则是预防和治疗心脏疾病的常规手段,为医护人员提供能够准确提取心电信号并辅助分析的仪器是非常重要的。通过传统的心电图机可以实现心电监测、分析处理,不足之处也非常明显,价格昂贵、体积过大不便于携带、功能单一、技术更新周期较长、是互联网功能有限的独立设备等。针对传统心电图机的这些弊端,本课题设计了一套基于虚拟仪器平台的心电信号采集与分析处理系统。该系统采用上位机和下位机模式,研究内容为叁大部分,下位机的硬件部分主要由传感器,放大电路,滤波电路,隔离电路,A/D转换和数据采集卡等组成。经初步放大和滤波处理后将采集到心电信号的模拟量转换成数字量,再通过USB通信接口传输给上位机软件部分,之后通过小波变换的滤波算法进行心电信号的降噪与识别的处理和分析。降噪识别预处理算法从理论出发,先介绍常用的小波理论,多分辨率小波分解与重构,阈值降噪,斜率特征及模极值等算法。再从原理和步骤上对降噪与识别进行了详细的阐述与对比,最后利用MIT-BIH数据库中大量数据的仿真实验来检验降噪与识别算法的可行性和准确性。上位机软件部分是通过由美国国家仪器(NI)公司的图形化编程软件LabVIEW编写,主要功能模块包括心电信号采集模块、分析处理模块、波形显示模块、诊断报警模块、存储回放模块和远程网络发布模块等。实验证明,该处理算法能够较好的实现对心电信号的降噪及特征波形的准确捕捉,系统能准确实现心电信号的采集、处理、显示、诊断、储存、回放和网络传输功能。具备价格低廉、携带方便、操作简单、方便与网络和其他设备互联等特点,具有一定的理论意义和较强的实用价值。
席景丛[7]2010年在《远程心电监护系统的研究与设计》文中指出近年来,心血管疾病已逐步成为威胁人类生命和健康的重大顽疾,并且有发病率逐年提高的趋势,心血管疾病成为当前世界上最为普遍也最危害健康的疾病。由于这类病症都具有偶然性和突发性,因此要防治心脏病就必须对患者进行长时间的跟踪治疗,进行实时监护。本文针对目前医疗监护仪所存在的问题,设计了一种面向心血管疾病的远程心电监护微系统,实现对心血管病人心电信号长时间实时检测。微系统内置无线通信模块,可实现发送超限报警短信,同时可将异常心电传输至接收端。系统具有功耗低、体积小、使用方便、便于携带等特点。患者通过佩戴一个便携式的监护仪器,达到对心电信号进行实时的采集分析,并在系统检测到有异常心电信号时能够通过GPRS无线模块发送报警短信,同时将异常心电传输至医院接收端监护平台。该系统操作简单、便于使用,非常适合患者在家中使用。文中分析了远程心电检测的现实意义,阐述了人体心电产生机理,分析了心电信号的特点及其主要干扰源,对心电信号检测要求进行了分析,并针对心电信号及其干扰信号的特点,设计了心电信号检测硬件电路,电源模块,液晶显示模块等其他模块电路。在对目前几种远程传输方法的讨论和分析基础上,确立基于GPRS技术的远程心电检测方案。通过对GPRS模块控制方法的探讨和分析,设计了其相应的硬件控制电路。并对系统性能进行了测试,测试结果满足设计要求,该系统能够实现对心电信号的实时监护。本文还针对心电数据噪声和干扰大的特点,对心电信号去噪方法进行了探讨,利用小波变换对心电信号在不同尺度上进行分解,采用小波系数阈值去噪方法对心电信号进行了去噪,取得了较好的效果,并具有重构信号失真小的特点。分析探讨了心电信号特征识别的方法,并采用差分阈值法对心电信号进行了特征识别。针对技术的发展,在论文的最后提出了基于GPRS网络的远程心电监护系统存在的一些需要完善的地方以及发展的趋势。
王丽芳[8]2014年在《基于LabVIEW的生理电信息数据采集检测系统》文中提出随着人们对于健康理解的深入，亚健康状态越来越受到人们重视，尤其对于睡眠质量的要求以及疲劳深度的探索已经成为人类关注的一大重点。研究表明心电及脑电信号同时记录对于睡眠质量与疲劳深度的检测具有重要价值，并且对小儿癫痫的诊断也有一定的参考意义。基于此本课题设计了一款多通道心电及脑电信号实时采集与检测系统。本课题根据心电、脑电信号特征,设计了一款16通道心电、脑电的采集检测系统，通过本系统可以同时观测心电、脑电的特征参数变化以及相互之间的关系。该系统主要包括系统硬件部分以及系统软件部分，系统软件部分是本课题设计的重点。系统硬件部分包括前置放大电路，低通滤波器，高通滤波器，AD转换以及STM32微处理器。软件部分主要通过人机交互界面LabVIEW实现数据的接收以及数据的显示与处理，具体为以数据包形式发送上来的心电、脑电数据在上位机上通过LabVIEW编程，进行多通道心电、脑电信号的波形显示，然后通过离散小波变换将其进行滤波，将滤波完的信号分别进行处理。采用小波变换对心电信号进行特征点检测以及心率分析；脑电信号进行脑电节律提取以及双频谱分析，再通过LabVIEW编程将其进行系统设计，形成完整的检测系统。采用上述系统进行脑电信号以及心电信号的采集，并对其进行特征信号的自动检测与分析，为临床提供了一个心脑功能与疾病诊断的准确、快捷、方便的系统。
赵吉祥, 陈超婵, 王欢, 陆福敏, 桑昱[9]2009年在《微弱电信号检测方法回顾》文中指出系统分析了微弱电信号检测的理论和技术,着重讨论了强噪声背景下微弱电信号现有检测方法的优缺点及应用.以线性和非线性为主线,将线性分析法按时域(相关检测法、锁定放大、取样积分、数字式平均、时域平均)、频域(功率谱法)以及时频域(小波变换谱分析、分数谱分析)检测方法进行梳理归类,而对于非线性分析法主要分析了高阶谱、神经网络、支持向量机、经验模式分解、混沌理论、差分振子以及随机共振方法.最后认为,多种理论与技术的结合以及借助软件技术,如LabVIEW,是弱信号检测的发展趋势.
姬军[10]2001年在《微弱心电信号的检测研究》文中认为微弱心电信号的检测方法如：P波信号平均心电图(P-SAECG)、心室晚电位(VLP)、高频心电图(HFECG)和希氏束(His)，它们作为无创性的检查方法，在临床诊断中可用于心血管疾病的早期诊断或辅助诊断，还可用于房颤的预测与发展和心肌梗塞的监护及预后的估计，因此具有很高的临床应用价值。 本课题主要是针对目前微弱心电信号临床检测系统中尚存在的检测灵敏性、可靠性及准确性等实际问题，并结合国内外研究现状提出的。具体完成了以下工作：1)设计并完成了基于Windows98平台的P-SAECG、VLP、HFECG和His的临床检测系统；2)实现了在Windows98的32位环境下高采样频率的实时信号采样与显示；3)实现了适应不同基准点的信号迭加平均器的设计；4)完成了P-SAECG、VLP、HFECG和His的临床应用研究。 经过临床应用研究，证实了该系统检测的灵敏性和可靠性，其主要研究结果如下： 1．P-SAECG：(1)证明了正常人与有房颤史患者的P-SAECG检测P波间期差异明显(2)证实P-SAECG对预测房颤的灵敏度和特异性以及总符合率较常规心电图高。 2．VLP：(1)证实了正常人与心梗后患者的VLP指标有明显 第四军医大学硕士学位论文 差异；（2）通过与CAG对比实验发现了VLP具有较高的灵 敏度、特异性和总符合率。 3．lFECQ：经过冠状动脉造影术的对照研究发现：（）切迹数 有随着冠状动脉狭窄程度的增加而上升的趋势，提出HFECG 可以反映冠心病病变的严重程度：（2）＊陀＊G诊断冠心病的 灵敏度和特异性较ECG高，证实了HFECG是诊断冠心病的 灵敏指标。 4．H止：实现了在体表记录希氏束活动。 本课题的创新之处有两方面一是设计实现了一套完整的P． SAECG 的检测系统，而且在国内未见相关报道；二是在于对微 弱心电信号检测算法的研究：l）提出了采用直视法确立模板和 迭加平均参数的迭加平均算法以减轻工作负担和提高迭加平均的 精度；2）提出了叁段双向的滤波算法以抑制振铃效应对 PSAECG 检测的影响。 本课题的重点与难点是设计实现P－SAECG的检测系统。国 内在这方面没有材料可供借鉴，国外在从事这方面的工作的人也 不多。然而该系统对预测房颤却有十分重要的意义。
参考文献：
[1]. 实时心电采集及分析系统的研究与实现[D]. 成清清. 南京邮电大学. 2013
[2]. 基于DSP的便携式心电信号采集系统的研究与设计[D]. 张叁军. 桂林电子科技大学. 2009
[3]. 基于小波变换的心电微弱信号处理的研究[D]. 李丽. 辽宁工程技术大学. 2010
[4]. 无线无源DBS的关键技术与强噪声下脑电诱发电位的检测[D]. 熊慧. 天津大学. 2013
[5]. 基于物联网的心电监测系统的设计[D]. 何浩. 天津工业大学. 2017
[6]. 基于虚拟仪器平台的心电信号采集与处理系统研究[D]. 杨柳. 东华理工大学. 2017
[7]. 远程心电监护系统的研究与设计[D]. 席景丛. 中国地质大学（北京）. 2010
[8]. 基于LabVIEW的生理电信息数据采集检测系统[D]. 王丽芳. 燕山大学. 2014
[9]. 微弱电信号检测方法回顾[J]. 赵吉祥, 陈超婵, 王欢, 陆福敏, 桑昱. 中国计量学院学报. 2009
[10]. 微弱心电信号的检测研究[D]. 姬军. 第四军医大学. 2001
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