Bir ekg bir görüntü okuyup (P dalgası, QRS kompleksi ve T dalgası) başlıca dalgaların her bir algılamaya çalışıyorum. Şimdi resim okumak ve bir vektör gibi olabilirim (4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ...) sorunun yarısını ne EKG değerleri, temsilcisi. Bu vektör üzerinden yürümek ve bu dalgalar her başlangıç ve bitiş zaman tespit edebilen bir algoritma lazım.

Burada grafiklere bir örnek:

Eğer onlar her zaman aynı boyutta olsaydı daha kolay olurdu, ama çalışıyor gibi, ya da kaç defa EKG olurdu, ama çok değişebileceğini bilseydim değil. Herkes bazı fikirleri var mı?

Teşekkürler!

Güncelleme

Örnek elde etmek istediğim şu:

Dalga verilmiştir

Vektör verebilirim

[0; 0; 20; 20; 20; 19; 18; 17; 17; 17; 17; 17; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 17; 17; 18; 19; 20; 21; 22; 23; 23; 23; 25; 25; 23; 22; 20; 19; 17; 16; 16; 14; 13; 14; 13; 13; 12; 12; 12; 12; 12; 11; 11; 10; 12; 16; 22; 31; 38; 45; 51; 47; 41; 33; 26; 21; 17; 17; 16; 16; 15; 16; 17; 17; 18; 18; 17; 18; 18; 18; 18; 18; 18; 18; 17; 17; 18; 19; 18; 18; 19; 19; 19; 19; 20; 20; 19; 20; 22; 24; 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30; 31; 31; 31; 32; 32; 32; 31; 29; 28; 26; 24; 22; 20; 20; 19; 18; 18; 17; 17; 16; 16; 15; 15; 16; 15; 15; 15; 15; 15; 15; 15; 15; 15; 14; 15; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 15; 16; 15; 15; 15; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 16; 15; 16; 16; 16; 16; 16; 15; 15; 15; 15; 15; 16; 16; 17; 18; 18; 19; 19; 19; 20; 21; 22; 22; 22; 22; 21; 20; 18; 17; 17; 15; 15; 14; 14; 13; 13; 14; 13; 13; 13; 12; 12; 12; 12; 13; 18; 23; 30; 38; 47; 51; 44; 39; 31; 24; 18; 16; 15; 15; 15; 15; 15; 15; 16; 16; 16; 17; 16; 16; 17; 17; 16; 17; 17; 17; 17; 18; 18; 18; 18; 19; 19; 20; 20; 20; 20; 21; 22; 22; 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30; 31; 32; 33; 32; 33; 33; 33; 32; 30; 28; 26; 24; 23; 23; 22; 20; 19; 19; 18; 17; 17; 18; 17; 18; 18; 17; 18; 17; 18; 18; 17; 17; 17; 17; 16; 17; 17; 17; 18; 18; 17; 17; 18; 18; 18; 19; 18; 18; 17; 18; 18; 17; 17; 17; 17; 17; 18; 17; 17; 18; 17; 17; 17; 17; 17; 17; 17; 18; 17; 17; 18; 18; 18; 20; 20; 21; 21; 22; 23; 24; 23; 23; 21; 21; 20; 18; 18; 17; 16; 14; 13; 13; 13; 13; 13; 13; 13; 13; 13; 12; 12; 12; 16; 19; 28; 36; 47; 51; 46; 40; 32; 24; 20; 18; 16; 16; 16; 16; 15; 16; 16; 16; 17; 17; 17; 18; 17; 17; 18; 18; 18; 18; 19; 18; 18; 19; 20; 20; 20; 20; 20; 21; 21; 22; 22; 23; 25; 26; 27; 29; 29; 30; 31; 32; 33; 33; 33; 34; 35; 35; 35; 0; 0; 0; 0;]

Tespit etmek için, örneğin istiyorum

Dalga [19 - 37] P

QRS kompleksi [51 - 64]

vb...

İlk şey buBenyapardızaten orada ne olduğunu görmek. Gerçekten de, bu sorunla zaten yoğun bir şekilde araştırılmıştır. Burada çok basit bazı yöntemler kısa bir genel bakış: link.

Başka bir cevap vermek, yanıt vermek zorundayım. Sinyal işleme ve müzik bilgi erişim araştırma yapıyorum. Yüzeyde, bu sorun başlangıçlı algılama benzer görünüyor, ama sorun, içeriği aynı değildir. Biyolojik sinyal bu tip, yani, P algılama, QRS ve T fazları işleme, bilgi yararlanabilirzaman-etki alanı belirli özellikleribu dalga şekillerinin her biri. MİR başlangıçlı algılama değil, gerçekten değil. (Güvenilir bir şekilde, en azından.)

İyi QRS algılama (ama mutlaka not başlangıçlı algılama için değil) için işe yarar bir yaklaşım dinamik zaman çözgü. Zaman-etki alanı özellikleri sabit kalır, DTW oldukça iyi çalışabilir. İşte bu sorun için DTW kullanan kısa IEEE kağıt: link.

Bu pek çok yöntem karşılaştırır güzel IEEE dergi yazısı: link. Birçok ortak sinyal işleme modelleri denenmiş olduğunu göreceksiniz. Kağıt yağsız ve temel düzeyde anlamak, bir deneyin.

EDİT: bu maddeler göz attıktan Sonra, dalgacık tabanlı bir yaklaşım bana en kolay görünüyor. DTW çok çalışacak, ve orada DTW modülleri var, ama dalgacık yaklaşımı benim için en iyisi gibi görünüyor. Başkası sinyal istismar türevleri ile cevap verdi. İlk bağlantım 1990'dan önce bu yöntemleri inceliyor, ama daha modern yöntemler kadar sağlam olmadığını düşünüyorum.

Şansım basit bir çözüm vermeye çalışacağım, ama sebebi . EDİT: ^em>nedenDalgacıklar ne olursa olsun şekilleri çok çeşitli parameterizing de faydalıdır çünkü burada uygun olduğunu düşünüyorumzaman genlik veya Ölçekleme. Eğer zaman ölçekleri ve genlik değişen aynı zamansal şekli tekrarlanan ama bir sinyal varsa, diğer bir deyişle, dalgacık analizi hala benzer (kabaca) olarak bu şekilleri tanıyabilir. Ayrıca bu kategoriye filtre bankalar aynı tür olduğumu unutmayın. Benzer şeyler.