ECG处理

资 源 简 介

ECG处理

详 情 说 明

ECG信号处理是生物医学工程中的重要研究方向，主要用于心脏疾病的诊断与监测。ECG（心电图）信号通常由电极采集，表现为随时间变化的电压波形，包含P波、QRS波群和T波等特征。

在处理ECG信号时，通常会经历几个关键步骤。首先是信号预处理，由于原始ECG信号可能受到工频干扰、肌电噪声或基线漂移的影响，需要进行滤波处理。常用的滤波方法包括带通滤波、陷波滤波以及小波去噪等。

其次是特征检测，QRS波群的检测最为关键，因为它是ECG中最显著的波形，通常用于计算心率。常用的QRS检测算法包括Pan-Tompkins算法、基于小波变换的方法等。检测到QRS波后，可以进一步分析P波和T波的形态、间期等特征，用于辅助诊断心律失常、心肌缺血等疾病。

最后是特征提取与分类，通过对ECG波形的时域、频域或非线性特征进行分析，结合机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）可以进行自动诊断。近年来，深度学习在ECG信号处理中也得到了广泛应用，能够实现端到端的心律失常分类等任务。

ECG信号处理技术仍在不断发展，高精度、实时性的算法对可穿戴设备和远程医疗具有重要意义。