S波幅度的阈值对输入的心电信号进行检测，其中，心电信号中满足QRS波斜率的阈值、QRS波宽度的阈值以及QRS波幅度的阈值的要求的波形将被认为是QRS波，从而将QRS波从T波、P波以及噪声中区别出来。
[0034]步骤S140:根据检测到的QRS波的形态信息判断是否存在时延，如果存在时延，则降低形态阈值的值。
[0035]具体地，由于形态阈值的值越高，则时延的可能性越大，所以，一旦发现存在时延，就将形态阈值的值降低，能够有效地减少QRS波检测的时延。
[0036]上述方案中，在对输入的心电信号进行检测以获得QRS波后，会根据检测到的QRS波的形态信息判断是否存在时延，如果存在时延，则降低形态阈值的值。由于形态阈值的值越高，则时延的可能性越大，所以，一旦发现存在时延，就将形态阈值的值降低，能够有效地减少QRS波检测的时延。
[0037]参见图2，图2是本发明QRS波检测方法另一实施方式的流程图。该方法包括:
[0038]步骤S210:接收输入的检测信号，对检测信号进行预处理以过滤干扰信号获得心电信号。
[0039]具体地，设备接收对被检测个人进行心电检测以获得检测信号。由于检测时总无可避免地引入了干扰，所以检测信号中除了心电信号外常常还包括干扰信号。干扰信号包括工频干扰信号、肌电干扰信号、基线漂移信号或尖峰信号中的任意一种或几种组合。由于检测的环境中普遍存在着50赫兹和/或60赫兹的工频干扰信号，所以，检测信号中一般会包括50赫兹和/或60赫兹的工频干扰信号；由于人体本身会产生生物电,所以,检测信号中一般会包括中高频的肌电干扰信号；由于检测的元器件在温度等环境条件下会发生基线漂移或者被检测者呼吸等原因也会引入基线漂移，所以，检测信号中一般会包括低频的基线漂移信号。如果不对这些干扰信号进行处理，则可能会将干扰信号误检成QRS波，影响到检测的正确性。
[0040]所以，必须对检测信号进行预处理。首先，令检测信号先后通过带宽为48赫兹至52赫兹的带阻滤波器和/或带宽为58赫兹至62赫兹的带阻滤波器，以将50赫兹和/或60赫兹的工频干扰信号过滤掉。然后，再令检测信号通过截止频率为41.7赫兹的低通滤波器，以将肌电信号过滤掉。最后，令检测信号通过截止频率为2.5赫兹的高通滤波器，以将基线漂移信号过滤掉。
[0041]此外，如果被测个体安装有心跳起搏器，则检测信号中还会包括心跳起搏器起搏时所产生的尖峰信号，此时可以通过形态滤波器将尖峰信号去掉。
[0042]对信号进行预处理后，即可得到心电信号。
[0043]步骤S220:通过波形形态学习获得QRS波的形态信息以及高大T波模版。
[0044]具体地，由于个体的差异，每个人的心电信号是不一样的，QRS波也是不一样的。所以，在进行QRS波检测前，必须通过波形形态学习去获得被进行QRS波检测的个人的QRS波的形态信息。其中，形态信息包括QRS波斜率、QRS波宽度以及QRS波幅度。
[0045]可以理解的是，QRS波的形态信息还可以包括除QRS波斜率、QRS波宽度以及QRS波幅度外的其他形态信息，本发明不作具体限定。
[0046]尽管一般来说，T波要比QRS波小，但是，由于个体的差异，一些特殊的个体的T波有可能与QRS波的大小差不多，所以，除了要通过波形形态学习QRS波的形态信息外，还要通过波形形态学习去获得高大T波模版。
[0047]此外，每个个人的噪声的水平都不相同，所以，在波形形态学习过程中，还需学习被测个体的噪声的水平。
[0048]步骤S230:根据QRS波的形态信息设置形态阈值。
[0049]具体地，当已经获取了被进行QRS波检测的个人的QRS波的形态信息后，则可根据QRS波的形态信息设置形态阈值。其中，形态阈值包括QRS波斜率的阈值、QRS波宽度的阈值以及QRS波幅度的阈值。通常，QRS波的斜率以及QRS波的幅度都比T波和P波要大，而QRS波的宽度要比T波的宽度小，所以，需要设置合适的形态阈值，以使得QRS波可以从T波、P波以及噪声中区别出来。
[0050]其中，QRS波斜率的阈值、QRS波宽度的阈值以及QRS波幅度的阈值可根据经验值人为设置，例如，QRS波斜率的阈值为:> =0.075mV，QRS波宽度的阈值为:[40，200]ms, QRS波幅度的阈值为:> =0.2mV。
[0051]可以理解的是，如果QRS波的形态信息还包括除QRS波斜率、QRS波宽度以及QRS波幅度外的其他形态信息，则形态阈值还需包括其他形态信息的阈值。
[0052]步骤S240:根据形态阈值对输入的心电信号进行检测以获得预判信号。
[0053]具体地，经过了波形形态学习后，在正式对心电信号进行QRS波检测时，还需对当前的噪声的水平是否大于噪声阈值进行判断，如果噪声的水平大于噪声阈值，说明噪声比较大，为了提高判断的准确性，可提高形态阈值的值，如果噪声的水平小于或等于噪声阈值，说明噪声比较小，则不需要进行额外的处理。
[0054]然后，根据形态阈值对输入的心电信号进行检测以获得预判信号。例如，如果根据QRS波斜率的阈值、QRS波宽度的阈值以及QRS波幅度的阈值对输入的心电信号进行检测，其中，心电信号中满足QRS波斜率的阈值、QRS波宽度的阈值以及QRS波幅度的阈值的要求的波形将被认为是预判信号，从而将预判信号从T波、P波以及噪声中区别出来。
[0055]步骤S250:通过高大T波模版对预判信号进行匹配。
[0056]具体地，由于一些特殊个体的T波也可能与QRS波差不多大小，所以，需通过高大T波模版对预判信号进行匹配。如果高大T波模版与预判信号匹配，则判断预判信号为高大T波，如果高大T波模版与预判信号不匹配，则判断预判信号为QRS波。
[0057]步骤S260:根据检测到的QRS波的形态信息判断是否存在时延，如果存在时延，则降低形态阈值的值。
[0058]具体地，由于形态阈值的值越高，则时延的可能性越大，所以，一旦发现存在时延，就将形态阈值的值降低，能够有效地减少QRS波检测的时延。
[0059]可以理解，除了使用高大T波模板排除误检外，还可以通过RR间期和QRS波形形态等历史信息排除误检。
[0060]此外，在检测到QRS波后，还可以通过QRS波波峰定位技术定位到QRS波的波峰的最高点，以供其他仪器进行同步使用。
[0061]上述方案中，在对输入的心电信号进行检测以获得QRS波后，会根据检测到的QRS波的形态信息判断是否存在时延，如果存在时延，则降低形态阈值的值。由于形态阈值的值越高，则时延的可能性越大，所以，一旦发现存在时延，就将形态阈值的值降低，能够有效地减少QRS波检测的时延，实验证明，采用上述方案，可以保证QRS波检测时延小于20毫秒。
[0062]此外，本方案中，还通过预处理预先对检测信号进行处理，以获得干净的信号，防止将干扰信号误判为QRS波，又通过高大T波模版对检测到的QRS波进行匹配，以防止将高大的T波误判为QRS波，提高了 QRS波检测的正确性。
[0063]上述详细阐述了本发明实施例的方法，下面为了便于更好地实施本发明实施例的上述方案，相应地，下面还提供用于配合实施上述方案的相关设备。
[0064]参阅图3，图3是本发明QRS波检测装置一实施方式的结构示意图。所述QRS波检测装置300包括:学习模块310、设置模块320、检测模块330以及时延判断模块340。
[0065]所述学习模块310用于通过波形形态学习获得QRS波的形态信息，其中，所述形态信息包括QRS波斜率、QRS波宽度以及QRS波幅度。
[0066]所述设置模块320用于根据所述QRS波的形态信息设置形态阈值，其中，所述形态阈值包括QRS波斜率的阈值、QRS波宽度的阈值以及QRS波幅度的阈值。
[0067]所述检测模块330用于根据所述形态阈值对输入的心电信号进行检测以获得QRS波。
[0068]所述时延判断模块340用于根据检测到的QRS波的形态信息判断是否存在时延，如果存在时延，则降低所述形态阈值的值。
[0069]图3所示的装置可以对应实施图1所示的方法中的各个步骤，具体请参阅图1以及相关描述，本发明不作具体限定。
[0070]上述方案中，在对输入的心电信号进行