FPGA实现的QRS波群检测系统设计

"基于FPGA的ORS波群检测方案设计与实现 (2011年)" 本文主要探讨了一种利用FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）实现的心电图（Electrocardiogram，ECG）QRS波群检测方法。QRS波群是心电图中的一个重要组成部分，它代表心脏的收缩期，对其进行准确检测对于心脏健康状况的诊断至关重要。文章基于小波变换的多分辨率分析和信号奇异点突出的特性，将小波变换引入到心电信号的自动检测中。 首先，作者采用了Mallat算法对心电信号进行4级小波分解。Mallat算法是一种广泛应用的小波分解方法，通过多尺度分析，可以有效地捕捉信号的局部特征和不同频率成分。在3、4级尺度上，利用自适应阈值技术检测极值对，这是识别QRS波的关键步骤，因为R波通常对应于心电信号中的最大幅度点。 接着，通过检测到的极值对，可以确定R波的位置，从而识别出QRS波群。然而，这种方法可能会出现错检和漏检的情况。为了提高检测的准确性，文章提出采用医学相关理论对检测结果进行优化，通过后处理步骤去除误报的R波点，同时补偿可能遗漏的R波点。 此外，文章还提出了在FPGA上实现这一检测方案的方法。FPGA的优势在于其可编程性和高速运算能力，适合实时处理大量的数据，对于实时监测心电图信号非常有利。作者采用硬件描述语言VHDL编程，将设计方案实现于Altera公司的Cyclone II系列芯片上。为了验证方案的有效性，实验使用了标准的MIT-BIH数据库，该数据库包含了多种类型的心电图数据，包括正常和异常的心律。 实验结果显示，该基于FPGA的QRS波群检测方案具有较高的检测精度，尤其在心律失常较严重的情况下，能有效避免错检，提高了心电监测的可靠性。这为临床心电图分析提供了有力的技术支持，也为后续的硬件加速器设计和医疗设备开发提供了参考。 关键词：小波分解，QRS波检测，FPGA，心电信号，Mallat算法，心律失常