自动房颤检测算法：基于改进滤波与特征提取

"这篇毕业论文主要探讨了心电图中房颤(Atrial Fibrillation, AF)的检测算法设计，包括数据集构建、信号预处理、R波检测以及特征提取等多个方面，旨在实现更准确的房颤自动检测，并能识别不同类型的房颤。 在论文中，作者首先指出现有广泛使用的MIT-BIH心率失常数据库不足以进行房颤类型的深入分析，因此创建了一个名为AF-7的新数据集，包含了来自南京某医院的2023组心电数据，涵盖6种房颤类别和1种正常心电类别，丰富了研究数据。 接着，论文提出了一个改进的ECG信号滤波方法。传统的滤波技术可能无法有效处理ECG信号中的多种噪声。为此，论文采用了两步处理策略：首先应用改进的中值滤波器去除基线漂移；然后通过小波分解和重构来消除工频干扰和肌电干扰导致的噪声，提高了信噪比和均方误差。 在R波检测环节，论文指出传统的直接基于R波特征的检测方法在复杂心电图中可能存在误检和漏检。为解决这个问题，论文设计了一种补偿策略，结合心电生理特性来提高R波检测的准确性。 最后，论文不仅利用了房颤的两个典型特征——不规则的f波和绝对不规则的RR间期进行检测，还额外提取了P波、心室率、QRS波宽度、QRS波幅值和PR间期等特征，开发了一种能识别房颤具体类型的算法。这样的算法设计可以更好地服务于临床诊断，提供更详细的房颤信息，对疾病的预防和治疗具有重要意义。" 这篇论文通过创新的数据集构建、优化的滤波技术以及全面的特征提取，为房颤的自动检测提供了更高效和精确的方法，为后续的临床应用和研究打下了坚实基础。