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摘要
心电图是心脏疾病诊断最有效的医学检查手段之一。R峰探测是心电图解读中的第一步。对于可穿戴心电信号而言，R峰探测的难点主要在于动态强噪声的干扰，并且有限的硬件计算资源限制了一些复杂算法的使用。因此，论文提出了一种基于Brown指数平滑模型的自适应阈值R峰探测算法。该算法基于R峰的形态特点和出现规律选取特征，利用Brown指数平滑模型更新阈值参数，采用相对误差最小二乘法优化其中的平滑系数，修正对观测误差的平滑能力和对观测量变化的反应速度，使得更新后的阈值能够更加符合R峰探测情况。最后该算法在自建的心电图数据集上，精度、召回率和F1分数分别达到了99.6%、99.7%和99.65%，并与其他R峰探测算法进行比较，确定了所提出算法在一些性能指标上的优越性。通过实验证明，该算法能够良好地适应强噪声环境，获得满意的R峰检测精度。
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