神经网络驱动的高效QRS波检测算法：基于白化匹配滤波器的实战应用

本文主要探讨了神经网络在心电信号处理中的应用，特别是在QRS波（快速心室复极化波）检测中的创新技术。作者于学鸿和许小汉，来自南京大学电子科学与工程系，针对心电图（ECG）信号中存在的非线性和非稳态特性，提出了一种基于神经网络白化匹配滤波器的方法。白化滤波器是一种预处理技术，它能够有效地去除信号中的低频成分，模拟并补偿这些特性，从而提高后续处理的准确性。 神经网络在此算法中扮演了关键角色，作为适应性滤波器，它能够学习和自适应地捕捉ECG信号中的模式，尤其是那些受噪声影响的高频成分。经过神经网络白化处理后，信号中的高频QRS波能量得以保留，然后通过线性匹配滤波器进一步增强，以实现对QRS波的精确定位。这种方法特别适用于处理大噪声环境下的ECG信号，如MIT/BIH心电信号数据库中的105号数据，经实验结果显示，采用神经网络白化匹配滤波器的检测正确率高达99.2%，相较于传统的数字带通滤波器（97.8%的正确率）有显著提升。 研究者强调，这种基于神经网络的匹配滤波器能够有效应对ECG信号中时间变化和非线性噪声问题，使得QRS波的检测更为稳定和可靠。因此，这项工作不仅展示了神经网络在信号处理领域的潜力，也为心电信号分析和医学诊断提供了新的思路和技术支持。未来可能进一步应用于心脏病监测、远程医疗和实时健康评估等领域。