心电前端采集模块——AD8323功能与电路

AD8232是全集成式单导联ECG前端，其中集成了仪表放大器、增益放大器、基准电压缓冲、驱动导联前端基准缓冲、右腿驱动电路、关断功能，以及用户可选的(交流或直流)导联脱落检测电路。AD8232解决了从电极到处理器之间的很多问题，整个外围电路简单，只需要几个电阻电容器件即可完成前端电路<em>设计</em>，利用ADI提供的计算公式就可以轻松恰当设置这些电阻电容的参数值。选用AD8232的原因是单<em>芯片</em>的模拟信号链前端

【ECG理论篇】（1）AI实现心律失常判别：心电基础知识及利用算法判别心律失常的分析流程

最近开始做一个新的项目，使用深度学习来优化传统的心律失常预测算法 因为自己也是初涉这个方向，所以学习开始的第一步就是了解背景知识。 首先要了解的背景知识 1.什么是<em>心电</em>图，<em>心电</em>的特点 2.<em>心电</em>图中各个波群的含义 3.常见的<em>心电</em>检测算法，以及信号处理相关 4.其它等等… 我先列出目录，持续更新 ...

主流温度测量方案对比分析（含国产温度传感器芯片GX18B20）

温度测量方案对比分析 一、概述 温度测量存在于我们生活与工作的方方面面，我们可以测量单点的温度体现整体环境温度，也可以测量多点温度，综合反应环境情况。本文针对单点测量的情况进行分析，如何从一点扩展到多点不做讨论。 我们针对以热电偶，热电阻，半导体温度<em>传感</em>器为前端，MCU为数据处理核心的电路测量系统。首先分析其基本结构，再大致分析其特点与成本。我们的目标就是得到一个数字的温度信息，比如测量室温是25...

手持(单导联) 心电算法及技术

从手掌处提取<em>心电</em>波是非常简单方便的一种采集体征信息的方式，<em>心电</em>图与心脏活动和相关疾病有关。     而提取EKG信号具有以下几个挑战： 1. 工频干扰，50Hz市电干扰，有些国家是60Hz。 2. 白雜訊，这些随机雜訊一般由接触面空气或电气电路粒子跳跃形成对有用信号产生干扰的无用信息，频谱在带宽内平整各种频率成分混杂其中，其

心电信号调理电路设计

<em>心电</em>信号调理电路<em>设计</em> <em>心电</em>信号作为一种人体典型的生理电信号，信号弱、易受污染，加之人体本身是一个动态多变的信号源，因而造成了其拾取难度的加大，同时对其拾取和调理也提出了更高的要求，在<em>设计</em>电路中对于以下问题应当重点考虑： 高输入阻抗：<em>心电</em>非常微弱，典型值为1mv左右，如果把人体看作是其产生的信号源，从测量拾取电极两端向人体方向观测得到的电阻就是该信号源的内阻。由于这个内阻是由人体内部组织、皮肤

心电信号HRV分析

UI化的<em>心电</em>HRV分析工具，基于MATLAB，可直接使用。 包括时域分析、频域分析、时频分析和非线性分析。

图像传感器的市场状况和主要厂商

图像<em>传感</em>器的市场状况和主要厂商 新功能正推动CMOS图像<em>传感</em>器产业变革，未来五年复合年增长率为10.4%，2021年市场规模将达到188亿美元。 行业调研机构Yole认为CMOS图像<em>传感</em>器产业将保持高速增长趋势。智能手机中的摄像头数量增长将消除智能手机出货量增长缓慢带来的影响。双摄像头和3D摄像头将对CMOS图像<em>传感</em>器的出货量产生重要影响。  

心电图学 书籍推荐

（1） 《黄宛临床<em>心电</em>图学》 第六版。 （2） 《<em>心电</em>图学》， 郭继鸿主编。

心电信号噪声滤波程序

详细的<em>心电</em>信号噪声处理，包含各种滤波器及小波变换，傅里叶变换等的<em>心电</em>信号处理程序代码。提供完整<em>心电</em>信号数据，UI界面操作，下载即可使用。

心电信号matlab滤波

本程序是利用matlab<em>设计</em>切比雪夫滤波器实现对<em>心电</em>信号的滤波，并绘制滤波前后的时域波形。

关于人体心电信号采集的单片机程序

关于人体<em>心电</em>信号采集的单片机程序，和原理图配套的哦。

专业心率监测器克服了心电噪声和电源的挑战---凯利讯半导体

针对个人和远程医疗监控的可穿戴式<em>心电</em>图(ECG)设备的需求正在增加，其对准确性、可靠性和电池寿命的要求也越来越高。这对<em>设计</em>人员来说是一个挑战，因为ECG读数对运动和其他干扰源高度敏感，而<em>心电</em>信号的处理消耗了大量可用的电池电量。 　　为了提高可靠性和用户体验，可穿戴设备的<em>设计</em>者需要一种能够提取、放大和过滤小生物电位信号的解决方案，同时消耗最小的能量。为此，新的<em>心电</em>图心率监测器可以在下一代心脏监测的

模拟心电信号发生器（医疗设备维修工程师必备的工具）

源于《电子报》2005年28期，实际制作之后有所改变

心电信号预处理（去噪）

针对<em>心电</em>信号中存在肌电干扰、工频干扰以及基线漂移，本代码可以有效地进行去噪。

心电信号放大器设计

<em>心电</em>图信号的放大器<em>设计</em>，包含相关的电路<em>设计</em>及电路原理图！

基于压缩感知的心电数据压缩算法的设计

本文利用压缩感知算法对<em>心电</em>数据信号进行压缩，从而实现<em>心电</em>数据的高压缩率与高精度。从压缩感知算法的原理可知，稀疏字典能够反映某类数据的结构信息，因此，针对<em>心电</em>数据这一具有特殊结构的数据，利用压缩感知算法探索其内在的结构，能够更加符合<em>心电</em>数据的变化规律。本文通过实验在MIT-BIH数据库上进行验证，对比了传统的压缩算法，证明本文提出的算法在均方根误差和压缩率上都能取得较好的效果。

基于MATLAB的心电信号预处理

这是前段时间做的一个课程<em>设计</em>，做的比较简单，<em>没有</em>考虑到太细，只是初步地达到了想要的效果。这次<em>设计</em>主要是对<em>心电</em>信号进行预处理，将其信号中包含的一些干扰滤除或者抑制掉。一、<em>心电</em>信号（1）<em>心电</em>信号的特性人体<em>心电</em>信号是非常微弱的生理低频电信号，通常最大的幅值不超过5mV，信号频率在0．05～100Hz之间。<em>心电</em>信号是通过安装在人体皮肤表面的电极来拾取的。由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象，会对<em>心电</em>信号产生

基于AD620的心电放大电路

该电路运用基本的电路实现<em>心电</em>信号的采集、放大，应用最基本的电路，实现低功耗。

基于MATLAB实现ECG心电信号处理

原文出处https://blog.csdn.net/zhaomengszu/article/details/78842613 这是原文的代码，直接复制后无法运行，显示M和TIME<em>没有</em>定义。 需要一个ramat函数把<em>心电</em>数据读取出来。 首先下载<em>心电</em>数据，地址https://www.physionet.org/cgi-bin/atm/ATM ...

对于无线传感网的初步认识

前两天上课的时候，老师提了几个问题，我觉得可以形成我们对无线<em>传感</em>的的初步认知，我自己做了些总结 1.什么是无线<em>传感</em>网？ 无线<em>传感</em>网是由一组无线<em>传感</em>器节点以ad hoc（自组织）方式组成的无线网络，其目的是协作的感知，收集和处理无线<em>传感</em>网所覆盖的地理区域中感知对象的信息，并传递给观察者。 2.无线<em>传感</em>网的特点？ ①无线<em>传感</em>网规模大，密度高 ②<em>传感</em>器节点的能量、计算能力和存储能量有限

心电文件bmd101

bmd101的测试资料。包括安卓和电脑两个版本

使用 matlab 心电数据捕获心率

<em>心电</em>数据采集到了，如何计算心率成了一个问题，不过这个问题很早就有人解决了，但是网上能查找到的资料少之又少，代码也很少公开。这里博主就提供一个使用matlab程序计算心率的方法，只是提供了一个简单的思路和程序，此方法和程序里面的参数可能只适合博主自己做的<em>心电</em>器，未必适合其他<em>心电</em>数据，具体情况具体分析，欢迎大家来讨论。

心电信号检测算法

ECG C程序，亲测能用。主要计算心率，HRV，VC程序，内有滤波等函数

心电标准数据库文件

PhysioBank PhysioBank is a large and growing archive of well-characterized digital recordings of physiologic signals and related data for use by the biomedical research community. PhysioBank cu

便携式心电监测仪的设计

便携式<em>心电</em>监测仪的<em>设计</em> 便携式<em>心电</em>监测仪的<em>设计</em> 便携式<em>心电</em>监测仪的<em>设计</em>

公告丨首届中国心电智能大赛！医工结合团队优先审核及进入复赛

各位参赛的伙伴们：首届中国<em>心电</em>智能大赛全球招募火热开启，报名审核现已开启，为响应“健康中国”国家战略，贯彻和落实“医工结合”的特色理念，大赛组委会将优先通过团队参赛的报名...

心电信号读取代码

<em>心电</em>信号分为48组，读取<em>心电</em>信号中的一组数据，用波形图表示

可用于实时嵌入式设备的心电信号基线漂移滤除方法——基于延迟的近似零相位IIR滤波器

      考虑到ECG信号去基漂算法需要在嵌入式设备中运行，并且尽可能降低延迟，选择IIR低通滤波器求得信号的基线漂移。将信号减去基漂后得到最终信号。       参考论文《基于零相位的<em>心电</em>信号基线漂移滤波方法的实时性改进》。该论文提出了一种（近似）零相位的<em>心电</em>信号基线漂移滤波方法。零相位IIR滤波在很多书中都有提到，主要原理是：先将输入信号按顺序滤波，然后将结果逆转后再次通过滤波器，将结果逆转...

脉搏检测

脉搏检测

2018年TI杯D-手势识别装置

2018年TI杯D-手势识别基于TI公司<em>传感</em><em>芯片</em>FDC2214<em>设计</em>制作一个手势识别装置。实现对猜拳游戏和划拳游戏的判决。该装置也可以直接使用FDC2214 EVM板，要求所使用的FDC2214<em>芯片</em>或者EVM板不得超过2块。

MIT-BIH心电数据库的使用

MIT-BIH简介 国际公认的权威<em>心电</em>数据库有三个：麻省理工的MIT-BIH,美国心脏学会的AHA数据库以及欧洲的ST-T<em>心电</em>数据库，其中MIT-BIH是最常用最著名的 MIT-BIH网址：http://www.physionet.org/cgi-bin/atm/ATM，Input可以选择具体的数据库，Toolbox可以选择输出方式，包括下载.mat 文件读取 MIT-BIH的文件有三个，

基于matlab的心电信号预处理

这是前段时间做的一个课程<em>设计</em>，做的比较简单，<em>没有</em>考虑到太细，只是初步地达到了想要的效果。这次<em>设计</em>主要是对<em>心电</em>信号进行预处理，将其信号中包含的一些干扰滤除或者抑制掉。 一、<em>心电</em>信号 （1）<em>心电</em>信号的特性   人体<em>心电</em>信号是非常微弱的生理低频电信号，通常最大的幅值不超过5mV，信号频率在0．05～100Hz之间。<em>心电</em>信号是通过安装在人体皮肤表面的电极来拾取的。由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象

MIT数据库的心电信号预处理matlab程序

文件包含了matlab程序及从MIT数据库下载的文件，对<em>心电</em>信号进行了低通、带陷、线性滤波处理，去除了干扰信号及进行了基线漂移纠正。

心电信号脑电信号数据

本人采集的<em>心电</em>信号、脑电信号数据，特别适合用来做数字信号处理……

MIT-BIH ECG 心电数据+matlab绘图详解

MIT-BIH ECG <em>心电</em>数据（1min，具体信息里面有，像采样率什么的），里面有mat文件； plotSTM可以用来matlab绘图； 程序有详解；

心电算法准确性评价总结

花两天时间调研了<em>心电</em>算法评价路径，受到数据库无法获取的限制，企业拥有算法验证能力，既有利于产品性能也保证算法的优化迭代方向。1、相关标准：国内记录盒分析型<em>心电</em>图机的检测要同时执行YY1139-2013和YY0782-2010两个标准。两个标准有重复之处也有许多差异，一开始想努力找出清晰的界限到最后发现是徒劳。原因是两个标准本质上都是<em>心电</em>图机的性能标准，只是分别源自(译自)美国和欧洲标准而已。YY1...

matlab心电信号处理

matlab对<em>心电</em>信号处理，包括了线性插值，低通滤波，高通滤波，带阻滤波。使用方法为在命令窗口输入R（'xx.txt'）,xx为你的<em>心电</em>数据。

matlab心电信号小波分解 去噪

matlab下birge-massart算法计算阈值 基于小波函数分解的<em>心电</em>信号去噪

MIT-BIH 48组心电数据全

MIT-BIH 48组<em>心电</em>数据全 包括所有的atr、dat、hea文件！可作为<em>心电</em>算法测试数据源！

心电信号QRS波检测与分析

生理信号中，能够自动的对<em>心电</em>图(Electrocardiograph, ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行<em>心电</em>图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。对于<em>心电</em>信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位<em>心电</em>信号中 QRS 波群和 P、T 波,是<em>心电</em>图信号分析的一个关键环节，<em>心电</em>信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。截止到现在为止，当前对于<em>心电</em>信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。针对当前现状，本文从以下两个方面展开研究，包括“<em>心电</em>信号滤波”以及“QRS 波形定位”。 由于<em>心电</em>信号产生的十分微弱，周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对<em>心电</em>信号造成影响。本文<em>设计</em>了针对50Hz工频干扰的滤波器<em>设计</em>。从实际情况出发来看，<em>设计</em>了 基于FIR 陷波器和 Levkov 滤波法相结合的方法来滤除信号中 50Hz 工频干扰。实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效 ECG 信号滤波法。 QRS 波形定位：特征波形定位是<em>心电</em>信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。QRS 波群是<em>心电</em>图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P 波和 T波在诊断中也有重要意义。通过对临床 QRS 复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种 Marr 小波链检测 QRS 波群的新算法。变换 3 种尺度来定位R 波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定 R 波位置。R 波确定后再向前、向后搜索 Q、S 波。对于 P 波和 T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。

MIT-BIH心电数据库txt格式

MIT； <em>心电</em>数据库； TXT格式； 可以用来检测人体ECG<em>心电</em>信号相关制作；

心电正常值范围

总结<em>心电</em>正常值范围如下：正常窦性心率 60~100bpm (对应的RR间期为1s~0.6s)PR间期：（120~200）msQRS宽度：（60~100）msQT间期：（340~430）ms（跟心率很相关，此为对应60~100bpm的QT间期正常最高值）QTc间期： （QTc为心率校正的QT间期=QT/√RR,临界QTc值为440~460ms，>460ms判断为QT延长，<3

心电信号原始数据

<em>心电</em>信号txt格式原始数据，可以直接用来被调用，实现MATLAB程序的应用。

心电信号数据

产生<em>心电</em>信号，是一段<em>心电</em>信号的txt文档，在matlab里面仿真，是104段数据

百万奖金！实战数据！首届中国心电智能大赛全球招募开启

由清华大学临床医学院和数据科学研究院，天津市武清区京津高村科技创新园，以及多家重点医院联合主办的首届中国<em>心电</em>智能大赛应运而生，并于今日起开启全球招募。此次大赛获得天津市卫...

首届中国心电智能大赛初赛数据集

下载完整的训练集和测试集，共1000例常规<em>心电</em>图，其中训练集中包含600例，测试集中共400例。该数据是从多个公开数据集中获取。参赛团队需要利用有正常/异常两类标签的训练集数据<em>设计</em>和实现算法，并在<em>没有</em>标签的测试集上做出预测。

心电图基线漂移去噪声程序

包含各种常规的<em>心电</em>去噪声matlab程序，如高通、低通、基线漂移等等。

labview的心电信号的采集

labview的<em>心电</em>信号的采集和处理的源代码

世界主要心电数据库简介

转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fb4c82b01016v3u.html     目前国际上最重要的，具有权威性的<em>心电</em>数据库有四个：美国麻省理工学院与Beth Israel医院联合建立的MIT-BIH<em>心电</em>数据库；美国心脏学会的AHA心律失常<em>心电</em>数据库；欧盟的CSE<em>心电</em>数据库和欧盟ST-T<em>心电</em>数据库。除此之外国际上被广泛认可的

传感器系列之4.2气压传感器

4.2 气压<em>传感</em>实验一、实验目的 掌握LPC2378<em>芯片</em>的编程方法 掌握气压<em>传感</em>器的使用方法 掌握气压<em>传感</em>器在实际中的应用 二、实验材料 具有USB 串口通讯的PC 机1 台 ADS1.2 集成开发软件1 套 J-Link-ARM 仿真器及软件1 套 NXP LPC2378 实验节点板1 个 LCD 显示实验板1 个 BMP085数字气压<em>传感</em>器模块1个 三、实验原理　　振动<em>传感</em>器实验环境由PC机（安

首届中国心电智能大赛初赛样例代码

各参赛队伍需要在初赛正式结束之前，在下方提交代码文件、模型文件（如有）和在测试集数据上的预测结果。大赛组委会通过比较预测结果与金标准来计算各支参赛队伍的初赛成绩。为了保证初赛结果的公平公正，我们将检查各参赛队伍的算法代码，并在测试集上进行结果验证。为了快速完成测试，各参赛队伍需要参考样例代码，布局需和样例代码保持一致，且必须包含如下各个文件：

项目实战--心电APP （2017.11.18）

【2017.11.18】： 1. 之前已经开始写； 2.实现了 基本的界面 3. 蓝牙模块完全实现 4. 存储<em>心电</em>信号 已经 实现 准备： 1.后端的数据； 2.移动端 做到 <em>心电</em>图绘制---最后希望达成实时绘图； ------------------------------------------------------------------------------------

multisim仿真生成心电信号

multisum13.0 仿真生成<em>心电</em>信号，multisum13.0 仿真生成<em>心电</em>信号，multisum13.0 仿真生成<em>心电</em>信号multisum13.0 仿真生成<em>心电</em>信号multisum13.0 仿真生成<em>心电</em>信号multisum13.0 仿真生成<em>心电</em>信号

基于MATLAB对心电信号的处理与分析

根据给定的一段MIT-BIH<em>心电</em>信号（100号），对原信号进行时域和频域分析，得知其中噪声成分，分别用双线性变换法<em>设计</em>IIR滤波器和频率抽样法<em>设计</em>FIR滤波器，将<em>心电</em>信号中的干扰滤除，分析滤波前后时域及频域发生的变化，比较两个滤波器的滤波效果，分析原因。 对原信号进行2倍抽样，分析抽样后<em>心电</em>信号时域及频域的变化，分析其滤波器<em>设计</em>相对于原信号滤波器<em>设计</em>的变化。

MATLAB处理心电信号程序

对于<em>心电</em>信号处理不错的资源,本次实验是要我们先产生<em>心电</em>信号，再加噪声再滤波。由一个<em>心电</em>信号数据表输出<em>心电</em>信号，由于已知的<em>心电</em>信号有噪声，所以我先将信号进行滤波，得到正确的<em>心电</em>信号。再加噪声，通过滤波可以得到高频和中频噪声，将原信号加上噪声显示再滤波。每次的时域信号都画出了他们相应的频谱，便于观察。每次的滤波我也尝试了不同的滤波器。

四个国产软件大推荐！功能强大到无法无天，建议收藏！

今天小编要给大家分享的是四款<em>国产</em>软件，这四款<em>国产</em>软件几乎<em>没有</em>人知道，但是功能却非常的强大！   软件一：火绒安全软件 自从互联网诞生以来，各种病毒都在到处传播，这个时候就自然有了一系列的杀毒软件，火绒杀毒软件可以说是互联网上的一股清流了，不仅<em>没有</em>各种插件，而且增加电脑系统在应对出现安全问题时的防御能力，安全性还比较高！ 软件二：冰点文库下载器 无论你需要什么资源，只需要通过这个下载器...

心电信号处理matlab源代码

这是老师拷给我们的程序，此程序方便实用，包括小波变换和网络仿真

深度医疗(1) - 基于深度学习心电图(ECG)特征识别

深度医疗(1) - 基于深度学习<em>心电</em>图(ECG)特征识别 深度医疗是笔者基于深度学习的医学项目应用开发实践，经过整理输出了文档和本系列课程，希望通过分享可以和大家共同讨论、相互学习，探索更好的解决方案。笔者是一名普通的大数据和人工智能领域从业者，过程中如有错误和理解不到位的地方请广大同仁不吝赐教。笔者一直坚信深度学习和医学的有机结合一定能碰撞出性能强大的深度医疗系统，服务大众。 深度医疗(1) -...

基于STM32的便携式心电图仪的设计与实现

目前我国心血管病发病率及相关危险因素均有增长趋势，而<em>心电</em>图是其诊断的重要依据。 但是，常规<em>心电</em>图设备具有体积笨重、价格昂贵和不便于携带的局限性，患者不可能长期待 在医院[0]，所以研发便携式<em>心电</em>监护产品就显得更加重要。 本课题完成了基于 STM32 微处理器的<em>心电</em>采集及分析处理系统的方案<em>设计</em>、硬件和软件 <em>设计</em>与实现，<em>心电</em>信号采集电路是其关键部分，主要完成信号的正确提取。<em>心电</em>处理电路主 要完成信号的A/D 转换、滤波、存储、通信及显示等功能。

基于CC2530zigbee无线传感网协议实验指导书.doc

基于CC2530zigbee无线<em>传感</em>网协议实验指导书.doc

心电信号_深度学习

ECG 深度学习( ECG-signal-enhancement-based-on-improve_2016_Engineering-Applications-of-Art.

matlab下多种方法进行心电信号去噪

在Matlab下采用多种方法对<em>心电</em>信号进行去噪，适用于初学者

iOS 心电数据滤波处理（中值滤波）

前段时间接触了一个蓝牙接收<em>心电</em>数据的项目。由于收到的原始数据并<em>没有</em>在硬件上做滤波处理，<em>心电</em>数据绘制存在基线漂移的情况（如下图）。 原始<em>心电</em>数据 苦苦找寻网上滤波的代码，全是学术论文以及MATLAB的处理。看着论文里的各种公式，简直是要崩溃的节奏。在各种查阅资料后，发现中值滤波方法较为简单直接，所以选用了这种滤波方法处理<em>心电</em>数据。 中值滤波...

AHA心电数据库格式说明

AHA数据库格式说明，详细说明了AHA<em>心电</em>数据库的存储格式，方便读取其中数据进行研究

Matlab处理心电信号遇到的问题

1.如何保存.Mat文件 运行上面的代码，在工作区会生成M.mat文件，右键可以选择另存为，存到你想存的地址下面。 2.得到了波形图和mat文件，然后对这个<em>心电</em>图进行滤波，该怎么处理 最笨的方法就是把.mat文件保存，另外再读取滤波，或者可以读完数据直接写你的滤波程序。（https://blog.csdn.net/xxty1122/article/details/75040552） 3.标...

心电信号采集记录系统的设计

<em>心电</em>信号采集记录系统的<em>设计</em> <em>心电</em>信号采集记录系统的<em>设计</em>

医疗电生理信号处理 心电信号 脑电信号

数字医疗行业，人体电生理信号，一维信号处理 ，<em>心电</em>信号，血氧信号，脉搏波信号，脑电波信号，肌电信号，心音信号， 血氧容积波信号等等的初始及后期处理。 相关资料的深入探讨及共享。 +Q群   医疗生理信号处理 306780823

matlab 心电信号去噪算法

matlab<em>心电</em>信号去噪算法

MIT-BIH心电数据查看软件源码

MIT-BIH<em>心电</em>数据查看软件 资源自带了一部分MIT-BIH数据可在软件中查看 也可自行下载查看完整数据 软件有待完善提高 仅供参考

基于C#的提取心电R波算法

UP主采用5点斜率法提取R波，小试牛刀。public static int[] SoAndChan(int[] voltages)        {            // initial maxi should be the max slope of the first 250 points.            double initial_maxi = -2 * voltages[0]...

心电信号特征点检测matlaB源程序

本文是用小波变换的方法，实现<em>心电</em>信号特征点算法的研究，算法比较复杂，

用于去除心电图（ECG）高频干扰的IIR滤波器实现（基于C#）

采用C#实现的ECG低通滤波器，可有效去除高频噪声。ECG信号采样频率为250Hz ,滤波器系数是采用matlab中的fdatool<em>设计</em>得到。滤波器系数可按照自己<em>设计</em>的结果修改。

心电信号的小波去噪

用于<em>心电</em>信号的小波变换去噪程序，很简单，入门级可以看

心电信号处理

需要自己绘图，五个按键（button），四个曲线表（axes），一个可编辑文本（edit）

心电图DICOM文件一例

<em>心电</em>图DICOM文件

心电信号P波和T波检测，目前最好的

<em>心电</em>信号P波和T波检测，目前最好的，基于小波变换的自适应QRS_T对消P波检测算法

心电数据的一些疑问

1. 从宏观的心率，也就是每分钟的心跳数是不能够计算RR间期的。 2. 从RR间期倒是可以反推心率，这是比较严谨的。理论上一分钟多少个RR间期就有多少次心跳。所以可以用60s/RR=心率 3.RR间期是计算HRV的根源。 计算方法很多、时域、频域、非线性等。通常采用时域的SDNN= 其中=mean(RRi)...

NLMS算法提取胎儿心电的MATLAB算法

bme00.mat为采样得到的孕妇胸导联信号以及孕妇腹部信号的数据； fecg.m为胎儿<em>心电</em>处理算法的MATLAB仿真程序。

申矽凌（SensyLink）国产新一代温度传感器CT1820

针对美国货DS18B20主要技术参数 ，请参考如下国人自己的CT1820对比参数。      工作电压：3.0—3.5V      温度范围：-55℃—+125℃        温度精度：&amp;lt;±0.5℃(-10℃—85℃范围内)       转换精度:可选9-12位         温度转换时间:&amp;lt;750ms(12位精度时)       DS18B20构成框图        每个DS18...

图解MIT-BIH数据库心电数据下载和Matlab读取程序

  开源数据网站PhysioNet（https://physionet.org/）提供了诸如MIMIC、MIT-BIH等丰富的生理信号数据库，这些数据库对于人体生理信号的分析、数据挖掘有着非常大的作用。MIT-BIH是由美国麻省理工学院提供用于研究心率失常的数据库，是目前国际上公认的可作为标准的<em>心电</em>数据库之一，近年来MIT-BIH数据库应用比较广泛。下面以MIT-BIH数据库为例，介绍在Phys...

matlab心电滤波处理（hanning滤波、多项式拟合、中值滤波）

<em>心电</em>滤波处理的简单示例，包括hanning滤波，5点多项式拟合，1/3 fs陷波，50Hz陷波，中值滤波，求导算法

卷积网络对ECG信号的处理过程

https://cloud.tencent.com/developer/news/312002

Savitzky-Golay 滤波器在心电数据平滑中的应用

大二的时候<em>做过</em>一个三导联<em>心电</em>的项目，采用的处理器是STM32。当时在中文网站很少存在关于这方面的资料，特别是<em>心电</em>数据平滑这一块。之前在国内某一论坛上分享了<em>一下</em>作品以及作品的全部资源，但是大部分的人对<em>心电</em>数据平滑存在着很大的疑惑。于是今天想总结<em>一下</em>，写一个关于SG滤波器的推导。 　　首先，我们对NN个数据x[n](n∈[−M,M],N=2M+1)x[n](n\in [-M,M],N=2M+1)，用（

【ECG理论篇】（2）AI实现心律失常判别：心电数据预处理

我们做心律失常判别的第一步就是拿到数据后，对<em>心电</em>数据进行预处理，数据预处理的核心重点就是去除噪声。那么，我们首先就要了解<em>一下</em><em>心电</em>数据中的噪声来源 <em>心电</em>信号数据中的噪声来源 <em>心电</em>信号数据中的噪声主要可以分为三类：工频干扰，基线漂移，肌电干扰 工频干扰：工频干扰主要是由电力系统引起的，频率大概为50HZ。基本上所有的生物电信号中都含有工频干扰的信号，工频干扰会影响我们对数据的分析判断，所以要在数据...

无线传感网路由协议（一）

（一）概述 一、无线<em>传感</em>器路由协议的特点与要求 1、特点 无线<em>传感</em>网路由协议负责将分组从源节点通过网络节点转发到目的节点，它主要包括两个方面的功能：①寻找源节点和目的节点间的优化路径 ②将数据分组沿着优化路径正确转发 无线<em>传感</em>路由协议具有以下特点： （1）能量优先。传统路由协议在选择最优路径时，很少考虑节点的能量消耗问题。而无线<em>传感</em>网中节点的能量有限，延长整个网络的生存周期成为<em>传感</em>网路由

心电信号提取

从麻省理工学院的<em>心电</em>信号数据库中提取出<em>心电</em>图信号

【ECG理论篇】（3）AI实现心律失常判别：心电信号的波形识别与特征提取

<em>心电</em>图中的各个波形都包含了非常多的信息，例如RR间期可以反映心动周期的时限；相邻心动周期的 RR 间期的比值可以反映室性早搏；R 波和 S 波幅值的比值和 R 波和 S 波之间的时限可以反映房性早搏等异常情况，等等 所以识别这些波形以及提取相应特征对我们后续做心律失常的分类很重要。 我们在用算法做心律失常判别分类之前，有两个关键点： 第一步： 识别检测ECG信号中的波群（目前主要是先定位QRS波...

心电工作站

正版已经注册随心所欲版软件运行需要DataBase-wi6数据库支持，先安装DataBase-wi6或DataBase-wi6.5，再安装软件，首次安装完重启<em>一下</em>即可。 随心所欲注册机权限通用密码：qwertyuiop； 系统设置密码为:0 是数字(零),厂商设置密码为:136 有些文件太多太大，无法上传，需要其它正版软件，发邮箱到woaipojie521@sina.cn留言，我看到后会免费发给你，绝不收取任何费用，免费分享

MIT-BIH ECG 心电数据的下载和读取图解

一、如何下载获取MIT-BIH的数据从下面这个官方链接页面可以下载到所有48组MIT-BIH<em>心电</em>数据：http://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/     下面这个链接是MIT-BIH数据库的详细说明和使用指南，英文好的同学不妨仔细阅读：http://www.physionet.org/physiobank/database/html/mi

基于自适应滤波的胎儿心电信号提取

胎儿<em>心电</em>信号是各种生理信号中常见的一种，在临床诊断胎儿宫内缺氧、 胎儿心脏病等有着非常重要的意义。但从母体体表提取到的胎儿<em>心电</em>信号往往受 到各种噪声的严重干扰，其中最主要的几种干扰为母体<em>心电</em>信号(MECG)、50Hz 工频干扰、基线漂移。本文以胎儿<em>心电</em>信号(FECG)为研究对象，采用自适应滤 波算法将胎儿<em>心电</em>信号从复杂的噪声中提取。

心电信号预处理中基于MATLAB的陷波器设计

<em>心电</em>信号预处理中的陷波器<em>设计</em>，帮助处理<em>心电</em>信号

用于远程无线心电监护仪的心电信号采集电路的设计

用于远程无线<em>心电</em>监护仪的<em>心电</em>信号采集电路的<em>设计</em>.

基于Python的心率分析

一、简介 本篇文章主要讲解心率信号的快速傅里叶变化、滤波器的实现和最后心率的获取。 环境：anaconda（Spyder） 版本：Python3.6.0 数据获取网址：https://www.physionet.org/cgi-bin/atm/ATM 参考：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/filters.html#firiir 二、心率波形显...

第一章—无线传感网的技术概述

1.        无线<em>传感</em>网定义： WSN（wireless sensor networks）是无线<em>传感</em>器网络是由大量的具有感知能力的<em>传感</em>器节点，通过自组织方式构成的无线网络。综合了<em>传感</em>器技术、嵌入式计算技术、现代网络、无线通信技术和分布式信息处理技术。 是由一组无线<em>传感</em>器节点以Ad hoc（自组织）方式组成的无线网络，其中包括普通节点和汇聚节点，目的是协作地感知、收集、处理<em>传感</em>网所覆盖的地

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88）

[深度应用]·首届中国<em>心电</em>智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88） 个人网站--&gt;http://www.yansongsong.cn 项目github地址：https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras 大赛简介 为响应国家健康中国战略，推送健...

（原创） 心电图机静态心电自动分析算法介绍

笔者从事<em>心电</em>信号自动处理开发已经有10多年了，最近闲下来，把国外一些<em>心电</em>分析算法的介绍给总结了下，也算是对自己的<em>心电</em>算法开发定的一个目标。 <em>心电</em>分析简介 <em>心电</em>图自动分析是至今为止计算机在医学中应用最为成功的范例之一，它融合了包括<em>传感</em>器技术、信号处理技术、描记技术以及逻辑判断技术（人工智能）等最新的研究成果。<em>心电</em>自动分析软件利用计算机分析并显示<em>心电</em>图，测量必要的参数，再根据临床标

我喜欢的搜狗五笔皮肤下载

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信号与系统的课件，还有一份试卷下载

信号与系统的课件，有需要的同学可以下着看看 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/b324779988/2230739?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/b324779988/2230739?utm_source=bbsseo[/url]

emacs23.2 good part3下载

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