16 第三章 ECG 检测方法本章将主要介绍本文所采用的ECG 信号的检测方法的基本原理。首先要对ECG 信号进行预处理：采用滤波技术消除各种噪声，采用Tompkins 算法检测出QRS 波的峰值，并对周期性的ECG 信号进行分割。然后介绍采用AR 建模技术提取 ECG 信号的特征的基本原理，以及如何采用相关系数及信噪比两个指标来确定建模阶次 P，最后介绍本文采用的BP 神经网络分类法和基于二次判别函数分类方法的基本原理及相关的计算公式。3．1 信号的预处理本文中所使用的ECG信号取自 MIT-BIH 数据库： NSR信号取自“ MIT-BIH arrhythmia database ”，其采样频率是 360Hz；VT信号和 VF信号取自“ MIT-BIH Ventricular Arrhythmia database”，其采样频率是250Hz。信号的频率都统一转化为 360Hz。在提取信号特征之前，需要对ECG信号进行预处理：采用滤波技术消除实时测量时可能存在的噪音，采用Tompkins 算法检测出 QRS波的峰值，并对周期性的 ECG 信号进行分割，选取有效的窗口数据。1.信号的滤波在实时测量得到的ECG 信号通常带有噪音，噪声的来源是多种多样的，病人的呼吸，电极的移动，电源的工频干扰，肌肉收缩引起的高频噪音等，这些噪音和干扰会对 ECG 信号检测准确性带来很大的影响。所以首先要消除这些噪音，才能进行进一步的分析。 据有关资料显示， 电源引起的噪音频率约 (50-60Hz)，呼吸引起的噪音频率约0.2Hz 左右，电极移动引起的低频噪音约0.3HZ 肌肉收缩引起的高频噪音。本文采用带通滤波器（BPF）（由一个低通滤波器和一个高通滤波器）组成，对 ECG 信号进行滤波。其上下边带截止频率是1Hz 和 50Hz，能有效地消除各种噪音[24]。低通滤波器（ LFP）的系统函数如下：211262121)(ZzZzzL( 3-1) 2. QRS 波峰值检测本文中的 ECG 信号 QRS 波的检测算法最初由Pan Tompkins提出，Hamilton 和 Tompkins 对该算法进行了进一步的研究，QRS 波检测包括 QRS 波峰值位置、宽度、面积的检测。在本文中，只须检测出 QRS 波的峰值点位置， 为下一步 ECG信号的分割作准备， QRS 波峰值检测的各个步骤的系统框图如下[24]：17 ECG 图 3-1 QRS 波检测系统框图ECG 信号通过一个带通滤波器（由一个低通滤波器和一个高通滤波器串联组成）。再进行微（差）分、平方、滑动窗口平均、最后通过自适应阈值的检波方法，检测到 QRS 波的峰值。采样的心电信号经过数字带通滤波器，将QRS波与 T ...
