ових. На практиці виявляється корисним використовувати відведення I і II стандартної системи 12 відведень. Застосування суперпозиції 2 відведень дозволяє дещо збільшити відношення сигнал/шум, а також придушити небажаний вплив на пороговий детектор артефактів, пов'язаних з відривом одного з електродів. Відведення I і II складаються з певними вагами, формуючи вихідний сигнал для детектора Х [п]:
В
Реалізація
Реалізація даної методики виділення QRS - комплексів на основі прикладних бібліотек цифрової обробки сигналів увазі формалізацію кроків до рівня конкретної використовуваної прикладної бібліотеки. Під цим розуміється те, що кроки алгоритму слід по можливості здійснювати за допомогою процедур, оптимізованих для обраного процесора, що надаються конкретною бібліотекою. Блок-схема реалізації на основі програмного забезпечення для цифрової обробки сигналів NSP компанії "Інтел" представлена ​​на рис.5. Блок початкової обробки включає в себе функції фільтрації, повністю реалізовані на основі функцій бібліотеки NSP. Можлива ефективна реалізація процедури фільтрації як цілочисельні, так і з плаваючою крапкою. Більше того, ця прикладна бібліотека містить оптимізовані функції операцій з векторами, що дозволяє ефективно реалізувати наступні операції: диференціювання, інтегрування сигналу, порівняння адаптивних порогових значень і обчислення функції В© (n), знаходження максимуму. Всі ці операції в дійсності зводяться до простих маніпуляцій з векторами, тому виявляється ефективною угруповання вхідних даних в блоки з тривалістю за часом до 1 с. Ці блоки даних є вхідними для модуля початкової обробки і, отже, QRS-детектор не може видавати значення R-зубців з частотою, що перевищує частоту надходження вхідних даних. На даний момент реалізації QRS-детектора інтегрована в рамках програмного ЕКГ - комплексу, що здійснює повну сегментацію ЕКГ в режимі реального часу. Метод був апробований як в пакетному режимі на серіях тестових ЕКГ з розставленими мітками R-зубців, так і в режимі реального часу з використанням емулятора ЕКГ. Тестування алгоритму проводилось на ЕКГ-записах, отриманих на 12-каналь - ном цифровому комп'ютерному електрокардіограф KARDi [1]. Ефективність алгоритму - кількість коректно певних QRS-комплексів з. загальної кількості присутніх в тестових ЕКГ - виявилася на рівні 97-99%. З'ясовано, що основні помилки алгоритму відбуваються за рахунок того, що використовувані пороги можуть виявитися досить високими, і існує невелика ймовірність того, що справжній R-зубець просто не буде визначений пороговим детектором, особливо в перші секунди роботи алгоритму, коли відбувається первісна підстроювання порогових значень . Отже, аналіз різних методів виділення QRS-комплексів показав, що хоча існують і більш точні методи, досі найбільшу доцільність для систем реального часу має застосування класичного підходу при використанні різних методів, що д...
