【摘 要】
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该论文的主要贡献和创新点如下:[1]实现了一种功能级移动生命监护仪.至今国内外尚无同类生命监护仪报道.[2]设计的小波去除噪声方法可消除心电内的肌电和宽频率变化的工频干
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该论文的主要贡献和创新点如下:[1]实现了一种功能级移动生命监护仪.至今国内外尚无同类生命监护仪报道.[2]设计的小波去除噪声方法可消除心电内的肌电和宽频率变化的工频干扰.该方法选取双正交小波将原始信号分解,将各尺度上系数重新组合,然后再重构,得到小波消噪算法后的心电.使用小波消噪算法可以很好地去除肌电干扰和工频干扰,而对工频干扰的频率变化并不敏感,对于56/60Hz的工频干扰可用同样的算法.[3]提出各个尺度上的极大模值变化是确定性QRS波的一个重要指标.根据Lipschitz指数的理论,提出小波变换各个尺度上的极大模值变化是确定室性QRS波的一个重要指标.使用这个指标提高了室性QRS波的正确识别率.[4]提出使用室上性QRS波群和在适宜尺度上的小波近似来提取EDR(ECG-derived respiratory signal由心电导出呼吸信息).该算法将室上性的QRS波群的R波振幅在时间上进行延拖,通过一低通滤波器后将帛样频率降低至5Hz,再通过一带通滤波器(0.1~0.4Hz)后,即可得到EDR.[5]提出基于T波最大值TWA的FFT分析法.该方法能在减少抽样频率的条件下,保证计算精度.基于T波最大值的方法还解决了固定T波的取样点随着心率的变化而变化问题.该方法对连续128个正常心跳周期的ST-T结构中的T波最大值进行FFT变换,进而可以得到其功率谱曲线图.该功率谱图可反映TWA.
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