介绍了一种基于神经网络白化匹配滤波器的QRS 波检测方法。我们用神经网络白化匹配滤波器来处 理ECG 信号的低频成分, 模拟其非线性及非稳态的特性。处理后的信号中含有ECG 中大部分高频成分, 让其通过 一线性匹配滤波器来检测QRS 波及其位置。对于大噪声的ECG 信号, 在匹配滤波器后加差分滤波, 取平方及滑动 平均等处理, 提高检测正确率。使用这种方法我们对M IT?B IH 心电信号数据库中噪声比较大的105号数据进行的 处理, 检测正确率为9912 。作为对比, 用数字

神经网络算法RBF分离母体心电和胎儿心电信号-RBF neural network algorithm for separation of maternal ECG and fetal ECG

这是一个为1D心电图数据训练而设计的神经网络。(this is a Covoluntional Neural Network deisigned for 1D ECG data training.)