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资 源 简 介

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详 情 说 明

ECG（心电图）信号分析中，峰值点检测是核心任务之一，主要用于识别心跳周期中的关键特征。传统方法通常依赖QRS波群的显著幅度变化，通过差分运算或滤波器提取R波峰值位置。而现代算法会结合滑动窗口技术，实时跟踪信号变化趋势。

在平均QRS波群的计算中，系统会先对齐多个心跳周期的R峰位置，然后逐点求取平均值，形成代表性波形模板。这个模板可用于后续异常检测，比如识别宽QRS波或ST段抬高等病理特征。

标准差估计平均舒适区方法是一种动态阈值技术。算法会在移动窗口中计算信号的标准差，当新数据点超出均值±N倍标准差范围时，将其标记为潜在异常。这种方法能自适应基线漂移和噪声变化，特别适合长期ECG监测场景。

实际应用中，这些技术常与机器学习结合，例如使用卷积神经网络对QRS形态进行分类，或通过LSTM网络预测心率变异性。值得注意的是，运动伪影和电极接触噪声仍是影响检测精度的主要挑战。