心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究
第ｌ章绪论
的低端以外，这便是ＱＲＳ波群区别于其他波形的两个明显特点。各种ＱＲＳ波群的检测算法主要就是利用它与其他波形及噪声不同的幅频特性来实现的。
ＱＲＳ波检测包括ＱＲＳ波位置、宽度、面积的检测，各参量检测方法己有不少研究成果发表，但是各种方法均有其不足之处，因为心电信号波形的复杂性和各种类型噪声（如肌电干扰、基线漂移等）的存在以及生理上的变异性，都使ＱＲＳ波的精确检测有很大困难。
本章主要介绍以下几种常用的ＱＲＳ波群检测算法。
１．２．１基于阈值检测的方法
ＱＲＳ波是一个心电周期中最显著的部分，它具有较高的幅度、斜率，并且具有一定的宽度。因而，要检测ＱＲＳ波，最直接的想法就是阈值检测：若某个数据点的幅值超过阈值，则认为检测到一个ＱＲＳ波。如果心电信号中没有伴随干扰，并且波形全都是正常的，或接近正常，那么仅仅靠阈值检测就可以完成任务。但事实上，记录到的心电信号通常都是伴有噪声的，基线漂移可能会使波形上下浮动得很厉害，而工频干扰和肌电噪声的叠加也可能导致信号有很大的失真。这样，就会使单纯的阈值检测失效。
要想使用阈值进行判断，必须首先对信号进行预处理，以改善波形。预处理的目的是增强ＱＲＳ波的能量，抑制噪声和伪迹。早先的想法是使用一阶差分，这可以应付存在基线缓慢漂移的情况。但一阶差分相当于对信号进行高通滤波，会放大信号的高频噪声，不适用于动态心电。通常的做法是采用带通滤波，提高５～３０Ｈｚ频率范围内信号的分量。在滤波后，通常对波形进行非线性变换，如整流或平方运算，从而使ＱＲＳ得到进一步的加强，使其在幅度等参数上能明显与Ｐ波、Ｔ波、噪声和伪迹区别开来。
心电信号经过预处理之后，由判断规则决定是否有ＱＲＳ波出现。判断规则通常包含幅度、斜率和面积阈值。在早期的算法中，一般采用固定阈值。但是，由于不同被检者之间信号幅度差异很大，而对于同一被检者，其ＱＲＳ波的幅度和形态也可能在短时间内发生剧烈的改变。因而，大多数的研究者采用自适应阈值。当一个ＱＲＳ波被检出之后，使用该波形的参数去调整阈值，从而适应信号的改变。