摘要
心电图(ECG)信号是反映心脏电活动的重要生理信号，其中R波检测在心率variability(HRV)分析、心律失常诊断等方面起着至关重要的作用。
本文献综述首先介绍了ECG信号和R波检测的基本概念，并在此基础上，对近年来国内外ECG信号R波检测算法的研究现状进行了详细的梳理和总结。
具体而言，本文重点讨论了基于阈值、小波变换、神经网络等方法的R波检测算法，并分析了它们各自的优缺点和适用范围。
此外，本文还介绍了一些新兴的ECG信号R波检测算法，例如基于深度学习的方法，并探讨了该领域的未来发展趋势。
关键词：心电图(ECG)信号；R波检测；阈值法；小波变换；神经网络；深度学习
心电图(Electrocardiogram,ECG)信号是心脏电活动在体表的反映，包含着丰富的心脏生理和病理信息。
R波是ECG信号中最重要的特征波之一，代表着心室去极化过程，是判断心跳的关键依据。
准确地检测R波是进行心率变异性(HeartRateVariability,HRV)分析、心律失常诊断等研究的基础，在临床医学和日常健康监测中具有重要的意义。
R波检测是指从ECG信号中自动识别出R波的位置。
由于ECG信号容易受到各种噪声和干扰的影响，例如肌电噪声、基线漂移、工频干扰等，因此准确可靠的R波检测算法一直是研究的热点和难点。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
