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资源说明：目前的心电图（ECG）还主要依赖于人工读图，而且对相关人员所具备的专业知识水平要求很高。在计算机自动分析识别方面，虽有研究但技术尚不成熟[1]，对心电波形的自动识别还不准确，使得计算机自动诊断心电图还未能有效应用于临床[2]，[3]。
《基于LabVIEW8.2的心电图特征点提取新方法》
心电图（ECG）作为医学诊断的重要工具，其分析与识别一直依赖于专业人员的解读，然而这一过程对专业知识的要求较高，且计算机自动分析技术尚未成熟，无法有效地应用于临床。尽管已有多种方法用于自动识别ECG信号，如可变阈值法、自适应阈值法、差分阈值法、模板匹配法、小波变换法和神经网络法等，但它们各自存在局限性，未能实现理想的识别效果。
LabVIEW8.2作为一种强大的虚拟仪器开发平台，引入了"Waveform Peak Detection VI"功能，能够检测输入波形中的波峰和波谷点。这个VI提供了波峰/波谷点的幅值、二阶导数、位置索引以及总数等关键信息，为ECG特征点的提取提供了便利。
利用Waveform Peak Detection VI，可以通过设定不同的阈值，例如大于零的波峰和小于零的波谷，来提取ECG波形的关键特征点。在标准ECG波形中，R峰点最为显著，具有最高的幅值和最尖锐的波形。因此，通过寻找幅值最大值或二阶导数最小值的点，可以识别R峰点。接着，根据ECG的特征，可以依次确定Q、P、S和T点。这一过程涉及到对输出点序列的深度分析，以及对ECG特点的深入理解。
在实际应用中，由于ECG信号可能受到干扰和漂移，需要设置合适的阈值以避开高频干扰点。文中建议采用本周期段数据中最小波谷点的0.02倍作为波谷点阈值，最大波峰点的0.03倍作为波峰点阈值，以此滤除大部分基线附近的干扰。实验结果显示，使用这种方法处理MIT-BIH数据库中的心电信号，能有效地识别出PQRST各特征点。
基于LabVIEW8.2的新方法为ECG特征点提取提供了高效、精确的途径，有助于计算机自动诊断心电图技术的发展，有望在未来降低对专业人员的依赖，提高心电分析的准确性和临床应用的可行性。这一研究不仅展示了虚拟仪器在医疗领域的潜力，也为ECG信号处理技术的进步开辟了新的道路。
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