本研究聚焦于心电图中QRS波群的自动检测和定量分析方法探讨，旨在提高心脏疾病诊断的准确性和效率。通过算法优化，力求实现QRS波段快速、精确识别，并深入解析其临床意义。适合医疗科研人员及心脏病学爱好者参考学习。
在生理信号分析领域，自动心电图（ECG）信号处理是当前研究的热点与难点之一。这项技术的发展将显著推动医疗事业的进步，并提高国民健康水平。准确地定位QRS波群以及P、T波是进行有效的心电信号分析的关键步骤，然而由于环境中存在各种干扰因素如肌电噪声、基线漂移和工频干扰等，使得心电信号的处理变得复杂。
目前，在滤除这些信号干扰及精确定位特征波形方面仍有许多不足之处。本段落的研究重点在于两个主要方向：“心电信号滤波”以及“QRS波群定位”。由于心脏产生的电活动非常微弱，因此50Hz工频干扰会对心电信号产生显著影响。
为此，我们设计了一种基于FIR陷波器和Levkov滤波法相结合的方法来有效去除50Hz的工频干扰。实验结果表明改进后的算法比传统方法更为高效地处理了ECG信号中的噪声问题。
在QRS波形定位方面，通过研究临床中QRS复合波形态并利用小波多分辨率分析的特点以及模极大值检测原理提出了一种新的Marr小波链法来识别QRS波群。该方法采用三种不同的尺度变换以精确定位R峰，并使用多数表决的方式最终确认其位置；随后向前后搜索定位Q、S波。
对于P和T波，我们则通过增加分析的尺度范围应用相同的方法进行检测。这些技术进步为更准确地诊断心脏疾病提供了有力支持。
5星
