引言

隨著醫學工程和移動設備技術的進步，實時QRS檢測算法在心電圖分析中變得越來越重要。其中，Pan-Tompkins算法由于其高效性和準確度，在許多應用中都受到廣泛認可。本文將深入探討此算法的ANSI-C實現，并提供詳細的代碼實例。

1. Pan-Tompkins算法簡介

Pan-Tompkins算法是一個基于時間域的QRS檢測方法。它利用QRS波的特性來識別心電信號中的QRS復合體，其主要步驟包括濾波、導數計算、平方、積分和決策規則。

2. 便攜式ANSI-C實現

首先，我們需要為QRS檢測設置一些基本參數。這些參數將決定濾波器的特性、窗口大小等。

#define SAMPLING_RATE 250 // 樣本率
#define WINDOW_SIZE (SAMPLING_RATE/5)  // 積分窗口大小

接下來，實現濾波器。濾波器的目的是消除信號中的高頻噪聲和低頻干擾。

double bandpass_filter(double sample) {static double buffer[6] = {0};double result;// 使用差分方程實現帶通濾波器result = 0.03*sample - 0.6*buffer[4] + buffer[5];buffer[5] = buffer[4];buffer[4] = buffer[3];buffer[3] = buffer[2];buffer[2] = buffer[1];buffer[1] = buffer[0];buffer[0] = result;return result;
}

濾波后，計算導數來確定QRS波的斜率。導數可以幫助我們確定QRS復合體的形狀。

double derivative(double sample) {static double buffer[5] = {0};double result;result = (2*sample + buffer[3] - buffer[4] - 2*buffer[0])/8.0;buffer[4] = buffer[3];buffer[3] = buffer[2];buffer[2] = buffer[1];buffer[1] = buffer[0];buffer[0] = sample;return result;
}

至此，我們已經完成了算法的初步實現。為了探索后續的平方和積分操作，以及如何根據這些操作的結果做出決策，具體過程請下載完整項目。

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3. 平方操作

平方操作是為了增強QRS復合體的斜率并削弱其他噪音。

double square(double sample) {return sample * sample;
}

4. 積分操作

積分窗口用于積累平方值，并對結果進行平滑處理。這使得QRS復合體的峰值更為突出。

double moving_window_integral(double sample) {static double buffer[WINDOW_SIZE] = {0};static int index = 0;static double sum = 0;sum -= buffer[index];sum += sample;buffer[index] = sample;if(++index == WINDOW_SIZE) {index = 0;}return sum / WINDOW_SIZE;
}

5. 決策機制

決策機制基于積分結果來確定QRS復合體。這涉及設定一個閾值，如果積分值超過這個閾值，我們可以認為檢測到了QRS復合體。

首先，初始化兩個閾值：峰值閾值和QRS閾值。

double peak_threshold = 0;
double qrs_threshold = 0.6; // 可以根據實際情況調整

然后，實現檢測函數：

int detect_qrs(double integral_value) {static double recent_peak = 0;static int count_since_last_peak = 0;if(integral_value > peak_threshold) {recent_peak = integral_value;count_since_last_peak = 0;} else {count_since_last_peak++;}if(count_since_last_peak > SAMPLING_RATE/2 && recent_peak > qrs_threshold) {peak_threshold = 0.875 * peak_threshold + 0.125 * recent_peak;recent_peak = 0;count_since_last_peak = 0;return 1;  // QRS detected} else {return 0;  // QRS not detected}
}

6. 整合與測試

將以上代碼片段整合到一個程序中，并用樣本心電信號進行測試，即可評估該ANSI-C實現的效果。

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為了深入了解如何進行更進一步的優化、以及如何在實際設備上部署此算法，具體過程請下載完整項目。

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接下來的部分將包括如何針對不同的心電信號和噪聲進行調整，以及如何在嵌入式系統中部署此代碼。請再次輸入“繼續”以獲取最后一部分內容。

7. 針對不同心電信號的調整

根據實際應用環境和設備，心電信號可能會受到不同的干擾和噪聲。為了提高QRS檢測的準確性，我們需要根據實際情況對算法進行微調。

7.1 閾值調整

在不同的應用場景中，信號的幅度可能會有所變化。因此，動態調整閾值是提高檢測準確性的關鍵。

• 對于高噪聲環境，增大qrs_threshold可以減少誤檢。
• 對于信號幅度較小的情況，可以適當降低qrs_threshold。

7.2 積分窗口大小調整

根據QRS復合體的寬度，調整WINDOW_SIZE可以更好地突出QRS波形。

• 對于心律較快的情況，減小WINDOW_SIZE。
• 對于心律較慢的情況，增大WINDOW_SIZE。

8. 在嵌入式系統中部署

ANSI-C實現的優勢在于其高度可移植性，尤其適用于資源有限的嵌入式系統。

8.1 優化內存使用

考慮到嵌入式系統的存儲限制，可以采用以下策略優化內存使用：

• 限制緩沖區的大小。
• 使用固定點運算替代浮點運算。

8.2 實時性

確保實時處理心電信號是至關重要的。為了達到這個目的：

• 優化循環和函數調用，減少不必要的運算。
• 使用中斷或直接內存訪問(DMA)來高效地讀取心電信號。

9. 結論

基于Pan-Tompkins的QRS檢測算法，我們提供了一個高效、準確的ANSI-C實現。通過適當的調整和優化，該實現可以廣泛應用于各種環境和設備，特別是資源有限的嵌入式系統。

為了進一步了解實現細節、測試結果和可能的改進方向，我們鼓勵讀者下載完整項目，深入研究每個步驟和決策。

參考文獻

• Pan, J., & Tompkins, W. J. (1985). A real-time QRS detection algorithm. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, (3), 230-236.

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希望這篇文章對您有所幫助，并鼓勵您進行更多的探索和實驗，以實現更精確、高效的QRS檢測系統。