基于K-means算法的QRS波群检测研究

余 顺，张 平，王 曾

（安徽职业技术学院 信息工程学院，安徽 合肥 230011）

心电图（Electrocardiograph，ECG）是一种由电子设备所检测出来的微弱的电信号，一个完整的ECG 信号应该包含一个P波、一个QRS波群、一个T 波和一个U 波，其中QRS 波群集聚了ECG 信号中的主要的能量，同时也包含了ECG 信号的重要特征信息，因此QRS 波群检测也是ECG 信号特征识别的重要部分。

QRS 波群包含三个部分子波，分别是Q 波、R波和S 波，其中R 波以其高振幅和高频率等特性成为了ECG信号特征识别的关键。

针对ECG 信号的检测研究，目前主要有包志强、罗小宏等人提出的自适应CA-CFAR 的心电信号R 波检测技术，这种方法将ECG 信号中R波检测的精准率提高到了99.842%。隋文涛、崔善政等人提出的基于变分模态分解的心电信号QRS 波检测，该方法可以准确的检测和定位QRS 波群。王海英、王远远等人提出的基于变分模态分解的心电信号QRS 波检测算法，此方法的QRS波群检测准确率达99%以上。

本文在研究QRS 波群检测定位时，在原有的基于差分绝对值极值算法的基础上，引入k 均值聚类的思想。在QRS 波群检测前，对ECG 信号利用K-means 算法进行分类，利用R 波的高振幅特性，将R波范围缩小，再在此范围利用差分绝对值极值算法对QRS 波群进行检测。本文采用定量的方法对利用埃德仪器国际贸易有限公司所生产的人体生理信号无线遥测系统所测得5 组数据和MIT-BIH数据库中的5组数据进行实验。

1 ECG信号预处理

ECG 信号在采集和处理过程中会产生一些干扰的电信号我们称为噪声。噪声会影响ECG信号的分类和检测，为了能够在后期对ECG 信号进行分类和检测过程中获得更加精确的检测结果，我们需要先对ECG 信号进行去除噪声预处理。……