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 本篇論文提出「有效偵測心電圖信號之Q點與S點位置的PTQS演算法」，它是以Pan與Tompkins兩位教授提出的PT演算法為理論基礎。PTQS演算法在本篇論文中，是由如下的三個演算法所組成，分別是：(a)PTRA演算法：主要功能是要獲得FRW信號；(b)FRWA演算法：主要功能是以獲得的FRW信號為參考指標，目的是要偵測心電圖信號之R點的位置；(c)FQSA演算法：主要功能是以R點的位置當基準，目的是要偵測心電圖信號之Q點與S點的位置。本篇論文最後是以MIT-BIH心律不整資料庫中的相關檔案來評估所提方法的效能。經多次的測試，尋找心電圖信號之Q點與S點位置的平均失敗率(failed detection rate)為0.5999%。依據實驗的結果，本篇論文所提出的PTQS演算法是一個方法簡單、偵測快速、及效率高的方法。
 This study proposes an effective PTQS algorithm for detecting the Q and S points of ECG signals. The proposed algorithm is based on the PT algorithm proposed by Pan and Tompkins. The proposed PTQS algorithm is composed of the following three sub-algorithms: (a) PTRA algorithm for obtaining the FRW signal; (b) FRWA algorithm by using the FRW signal as a reference index to detect the position of the R point of the ECG signal; (c) FQSA algorithm by using the position of the R point as the reference to detect the Q and S points of the ECG signal. The proposed algorithm is evaluated by the relevant files in the MIT-BIH arrhythmia database. After experiments, the average failure rate of the Q and S points of the ECG signal was about 0.5999%. Experimental results show that the proposed PTQS algorithm has advantages of simple method, fast detection, and high performance.
 摘　　要................................................ iAbstract...............................................ii誌　　謝 ..............................................iii目　　錄 ...............................................iv表目錄 ................................................v圖目錄 ...............................................vi第1章 簡介...............................................1第2章 PTQS演算法.........................................42.1 PTRA演算法(目的是要獲得FRW信號).......................52.2 FRWA演算法(目的是要尋找R點的位置)......................82.3 FQSA演算法(目的是要尋找Q點及S點位置)..................13第3章 性能評估...........................................273.1實驗1：以LabVIEW軟體分析PTQS演算法偵測R點位置的性能.....273.2實驗2：評估PTQS演算法的性能............................30第4章 結論...............................................34參考文獻.................................................35簡 歷.................................................36
 [1] 網址：https://zh.wikipedia.org/zh-tw/, 2018.[2] 黃蓮奇譯, “心臟循環系統”, 台灣光復書局, 1996年.[3] I. Christov, G. Gómez-Herrero, V. Krasteva, I. Jekova, A. Gotchev K. Egiazarian, “Comparative study of morphological and time-frequency ECG descriptors for heartbeat classification”, Med. Eng. Phys., Vol. 28, pp. 876-887, 2006.[4] V.X. Afonso, W.J. Tomkins, T.Q. Nguyen, S. Luo, “ECG beat detection using filter banks”, IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 46, pp. 192-202, 1999.[5] C.W. Li, C.X. Zheng, C.F. Tai, “Detection of ECG characteristic points using wavelet transforms”, IEEE Trans. on Biomed. Eng., Vol. 42, pp. 21-28, 1995.[6] Z. Dokur and T. Olmez, “ECG beat classification by a Novel Hybrid neural network”, Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 66, pp. 167-181, 2001[7] M. Shahram, K. Nayebi, “ECG beat classification based on a Cross-Distance analysis”, International Symposium on Signal Processing and its Applications, ISSPA-2001, Malaysia, pp. 234-237, 2001.[8] J. Pan, and W. J. Tompkins, “A real-time QRS detection algorithm”, IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. BME-32, pp.230-236, 1985.[9] MIT-BIH database distribution, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA 02139, 1998.[10] Y.C. Yeh, and W.J. Wang, “QRS complexes detection for ECG signal: The Difference Operation method”, Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 91, pp. 245-254, 2008.[11] 楊杞柳譯，心電圖判讀之快速學習法，財團法人徐氏基金會，1991年。[12] Y.C. Yeh, C.W. Chiou, and H.J. Lin, Fast detection algorithm of QRS complex in ECG signals, Journal of Ching-Yun University, vol. 31, no.1, pp. 33-57, 2011.
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