心电图的生理
我们的目标是构建一个心电图 (ECG)，它不仅可以自动计算心率，还可以检测其他心脏异常。 这需要对 ECG 信号进行更高级的分析。 为了实现这一目标，需要完成几个步骤，如下面的流程图所示。
在我们详细介绍如何构建 ECG 之前，了解 ECG 的工作原理以及如何解释您收到的数据会很有帮助。
监测心脏状况
心电图是一种非侵入式诊断设备，可通过其电活动监测心脏的状况。 该信号是通过附着在皮肤上的外部电极获得的。 一个简单的临床导线放置使用三个导线：左臂、右臂和左腿（图 2）。 电活动与时间的关系形成电图，可用于确定和诊断心脏异常和心律失常。 该原理基于埃因托芬定律。
心电图的所有记录的电活动对应于心脏中随时间推移的净电流，依次去极化心脏的各个部分。电脉冲由窦房 (SA) 结发起。这会导致心房收缩，并且在心电图上表现为 P 波。接下来，脉冲传导到房室 (AV) 节点会导致延迟，因此心房的物理收缩有时间在心室收缩之前完成。 ECG 上的 QRS 波群是由于心室的去极化，在心室收缩时出现。最后，心电图上的 T 波是由于心室的复极化。因此，每个心跳对应于 ECG 上的一个脉冲，以每个 P 波开始，以每个 T 波结束。心率可以通过确定完成一次心跳所需的时间来确定，通常以每分钟心跳次数报告。下图，展示了健康患者的波形特征形状。
为了进行心电信号的自动检测，需要有一些东西可以从其他信号中清楚地描绘出某种异常。 因此，选择的信号处理是检测心室肥厚和陈旧性心肌梗塞。 幸运的是，这些类型的异常对于医生诊断患者非常有用，并且具有可区分的心电图特征。
心室肥大是任一心室的扩大。 左心室肥厚在运动员中尤为常见，也是高血压的一个指标。 它还用于 Framingham 风险方程，以预测患者未来可能面临的心脏问题。 其特征性心电图模式之一是倒 T 波
通过构建可以自动检测这些和潜在的其他心脏异常的心电图，医生可以更轻松地监测多个患者。 这在某些国家尤其重要，因为在这些国家，一个诊所里的病人往往太多，一名医生或护士无法充分照顾。
折叠目录
收集心电图信号的硬件
信号调理
模拟带通滤波器设计
使用LabVIEW的数字滤波器
心电信号分析异常检测
滤波器组分析的Matlab实现
用于信号处理和接口的 LabVIEW 编程
LabVIEW 框图