ECG - Pace Detection 起搏信号检测(1)

根据 A A M I ( 美国医疗器械促进协会) 标 准 E C 1 3 , 单个起搏信号 的幅度范 围一般在 ( ± 2 - ± 7 0 0 ) m V , 宽度为 0 ． 1 - 2 m s , 上升时间/ 下降时间为脉冲宽度 的 1 0 %, 但一般< 0 ． 1 mS 由于起搏信号的幅度一般在 2 - 700  m V范围, 和 Q R S 波幅度 有 重 叠 , 另 外 , 心 电 直 流极 化 电压 能 达 到 5 0 0 mV左 右 , 因此 ,不能从幅度上去 区分起搏信号和 Q

起搏检测在我的另外两篇博客提供了参考电路. http://blog.csdn.net/iamlvshijie/article/details/8922544 http://blog.csdn.net/iamlvshijie/article/details/9171517 本篇文章主要讲解ADS1298的起搏检测功能的实现. 实现方法 从数据手册上pace dectect 章节可以看到(sbas459H的69页)ads1298提供了两种方式检测起搏信号: 1 软件方法 要求采样率有一定的要求(采样

http://www.ti.com.cn/product/cn/ads1298 ADS1294/6/8/4R/6R/8R是多通道,同步采样,24位,三角积分(ΔΣ)模数转换器(ADC)系列产品,此产品具有内置的可编程增益放大器(PGA),内部基准,和一个板载振荡器. ADS1294/6/8/4R/6R/8R包含了所有医疗心电图(ECG)和脑电图(EEG)应用所通常要求的所有特性. 借助于其高水平的集成和出色的性能,ADS1294/6/8/4R/6R/8R系列产品可以用大大减小的尺寸,功率,和总体

参考论文<Convolutional Neutral Networks for P300 Detection with Application to Brain-Computer Interfaces> Hubert Cecotti and Axel Gra¨ser ?1.所研究问题:检测单次刺激P300信号的有无(即不经过叠加平均) 以下四个图全部都包含P300波形: 我们只能从图1和4中观察出P300波形,图2和图3很难确定的说P300波形存在与否(然而实际上是有的) 提出问题:如何在叠加

电信号检测电路设计与制作 摘要:本文通过三导联采集人体的心电信号,依次通过前置放大.高通滤波.50HZ陷波.主放大和低通滤波电路,得到可以在示波器上较清楚显示的心电图.其中,第一级前置放大是CMRR很大的差动放大器,此处采用仪用放大器AD620,放大倍数固定为10的电路:第二级是二阶有源高通滤波器电路,所设计的截止频率为0.05Hz:第三级是50hz陷波电路,能有效去除50HZ工频干拢:第四级是主放大,放大倍数为100倍,采用TL084:第五级为低通滤波器电路,所设计的截止频率为100Hz.该电

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 2017-07-11  19:47:46   CVPR 2017 This paper use GAN to handle the issue of small object detection which is a very hard problem in general object detection. As shown in the followin

最近在研究基于标签传播的社区分类,LabelRank算法基于标签传播和马尔科夫随机游走思路上改装的算法,引用率较高,打算将代码实现,便于加深理解. 一.概念 相关概念不再累述,详情见前两篇文章 二.算法思路 (1)Propagation (2)Inflation (3)Cut off (4)Explicit Conditional Update (5)Stop Criterion 三.A Stabilized Label Propagation Algorithm for Community D

一. Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样