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A robust QrS detection and accurate r-peak identification algorithm for wearable ECG sensors

Science China(Information Sciences) 2021年第8期64卷 213-229页

作者： Kai ZHAO Yongfu LI Guoxing WANG Yu PU Yong LIAN Department of Micro and Nano Electronics Shanghai Jiao Tong University Alibaba Group

This paper presents a robust QrS detection algorithm that is capable of detecting QrS complexes as well as accurately identifying r-peaks. The proposed bilateral threshold scheme combined with QrS watchdog greatly improves the detection accuracy and robustness, resulting in consistent detection performance on 9 available ECG databases. Simulations show that the proposed algorithm achieves good results on the datasets from both QTDB healthy database and MITDB arrhythmia database, i.e. the sensitivity of99.99% and 99.88%, the precision of 99.98% and 99.88%, and the detection error rate of 0.04% and 0.31%,respectively. Furthermore, it also outperforms many existing algorithms on six other ECG databases, such as NSTDB, TWADB, STDB, SVDB, AFTDB, and FANTASIADB.

关键词： signal processing QrS detection r-peak detection wearable ECG sensors bilateral threshold

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