心电信号的周期峰值检测算法

资 源 简 介

心电信号的周期峰值检测算法

详 情 说 明

心电信号（ECG）分析中的周期峰值检测是医疗监测和诊断中的关键技术环节，主要用于识别心跳周期中的R波峰位置。这类算法需要兼顾信号的生理特征和噪声干扰，以下是典型的实现思路：

预处理阶段： 由于原始ECG信号常伴有基线漂移、肌电干扰和工频噪声，首先会采用数字滤波器进行平滑处理。带通滤波（0.5-40Hz范围）能有效保留QRS波群特征，同时抑制高频噪声和低频漂移。

特征增强： 通过微分运算突出信号的陡峭变化区域，配合滑动窗口积分法增强QRS复合波的幅值。数学形态学方法也可用于波群特征增强，特别是对存在明显P波或T波干扰的情况。

动态阈值检测： 采用自适应阈值机制应对信号幅值变化，包括： 噪声阈值：基于近期信号平均值计算 信号阈值：根据历史R波峰值动态更新 检测阈值：前两者的加权组合

峰值确认： 满足阈值条件后，在时间窗内寻找局部最大值点，结合RR间期生理范围（通常300-1200ms）进行生理合理性验证。对于异常情况（如室性早搏）需要特殊处理逻辑。

后处理优化： 通过中值滤波平滑RR间期序列，识别并修正误检/漏检峰值。现代算法常结合机器学习模型，利用历史数据优化检测参数。

这类算法在实时监护设备与离线分析系统中存在不同实现侧重，实时系统更注重计算效率，而分析系统可采用更复杂的处理方法。当前前沿研究正探索结合深度学习模型直接端到端检测的方法。