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张彪

作品数:2 被引量:3H指数:1
供职机构:大连理工大学电子信息与电气工程学部更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:医药卫生更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇医药卫生

主题

  • 2篇心电
  • 1篇多通道
  • 1篇心电信号
  • 1篇智能手机
  • 1篇手机
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇小波
  • 1篇小波域
  • 1篇QRS波
  • 1篇QRS波群
  • 1篇ANDROI...
  • 1篇波群

机构

  • 2篇大连理工大学

作者

  • 2篇邱天爽
  • 2篇张彪
  • 1篇朱勇
  • 1篇马济通

传媒

  • 1篇北京生物医学...
  • 1篇中国医疗设备

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于Android智能手机的心电与呼吸监测系统被引量:2
2015年
针对家庭实时监测心电和呼吸的需求,本文设计了一款基于Android智能手机的便携式心电与呼吸监测系统。系统通过心电电极采集心电和呼吸信号,经蓝牙将采集的信号传输至Android智能手机端进行实时分析、显示和报警。对采集的心电信号进行预处理,用差分阈值法和局域变换法检测QRS波群,并判断是否有心电异常,同时根据呼吸信号计算出呼吸频率并监测呼吸暂停状况。模拟和真人测试表明,本系统能够准确地计算心率、呼吸频率、监测心电异常状况。
邱天爽马济通张彪朱勇
关键词:心电信号QRS波群
一种基于小波域主成分分析的心电压缩算法被引量:1
2016年
目的为降低心电信号存储和传输的数据量,并克服传统心电压缩方法只利用导联内相关性的劣势,本文提出一种基于小波域主成分分析和分层编码(w PCA_LC)的压缩方法。方法首先通过心电电极获取12通道心电数据,对所有通道的心电信号做小波变换,每个尺度下的小波系数组成小波系数矩阵,在每个系数矩阵上做主成分分析(principal component analysis,PCA),之后对小波系数小的主成分做[位置增量,数据]的编码方式,其他主成分采用霍夫曼编码,最后使用本文算法压缩圣彼得堡心率失常数据库。结果实验表明,在均方根误差为5.2%时,本文算法的压缩比为71,远高于基于稀疏分解的方法和基于小波变换阈值选择的方法。结论基于小波域主成分分析的心电压缩算法对多导联心电信号具有较好的压缩性能。
张彪邱天爽
关键词:多通道心电
共1页<1>
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