心电信号的预处理及瞬时心率的测量
心电信号的预处理研究
心电信号的预处理研究心电信号的预处理研究摘要：人体心电信号微弱，在检测过程中，遇到的噪声与干扰信号一般都比该频率范围高。
心电信号预处理的任务就是消除原始心电信号中的干扰，给波形检测作预处理，使得处理之后的心电信号便于识别。
关键词：心电信号预处理降噪阈值一、引言心脏细胞除极和复极的电生理现象，是心脏运行的根底。
心电信号记录了心脏细胞的除极和复极过程，在一定程度上客观反映了心脏各部位的生理状况，因此对心电信号的研究在临床医学中具有重要的意义。
心电信号是人类最早研究并用于临床医学的生物电信号之一，心电信号相比其他生物电信号而言，具有较直观的规律性且更易于检测，随着科学技术的开展，无论是在生物医学方面，还是在工程技术方面，心电信号的记录，处理与诊断技术均得到了飞速开展，一定程度上积累了相当丰富的经验资料，但在心电信号的自动识别与分析方面处理技术还不是很成熟，诊断效果与专家还有一定的差距，心电信号分析与处理仍是当前研究者的热点课题之一。
二、心电信号简介心电信号处理是国内外近年来迅速开展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成局部，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。
通过对心电信号的统计和分析，可以得到心脏状态的详实理论依据，有利于对疾病的客观诊断和生命机能的研究。
获取心电信号在现代医学上已成为临床诊断中必不可少的有效手段。
有效、无创地提取出清晰、完整的心电信号，有重要的意义和临床价值。
心电信号在采集过程中，掺杂各种噪声。
噪声来源主要有：由于电源磁场作用于心电图机与人体之间的环形电路所致的工频干扰；由于病人肌肉紧张产生的肌电干扰；由于病人呼吸运动或者由电极—电极—皮肤之间界面阻抗所致的频响。
噪声干扰与心电信号混杂，引起心电信号畸变，使心电信号波形模糊不清，对信号分析处理，尤其是计算机自动识别诊断造成误判和漏判，因此，心电信号的消噪有重要的意义。
三、小波变换的根本理论小波是小区域、长度有限、均值为O的波形。
心电图信号处理技巧
心电图信号处理技巧心电图信号是临床医学中非常重要的一种生物电信号，它反映了心脏在工作过程中的电活动。
心电图信号处理的目的是从心电图信号中提取出有用的信息，帮助医生进行心脏疾病的诊断和治疗。
本文将介绍一些常用的心电图信号处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 心电图信号的预处理心电图信号常常伴有噪声干扰，预处理是信号处理的第一步。
常用的预处理技术包括滤波，即传统的低通滤波和高通滤波，用于去除高频和低频噪声。
此外，还可以应用自适应滤波和小波变换等方法对信号进行去噪，以提高信号质量和准确性。
2. R波检测和心率计算R波是心电图中最明显的波峰，也是心电图分析的基础。
R波检测是确定R波出现的时间点，通常是根据信号斜率、振幅和阈值等特征进行检测。
心率计算则是通过计算R波间隔时间来估计心率。
R波检测和心率计算对于心律失常的检测和分析至关重要。
3. 心电图特征提取心电图中包含丰富的信息，例如ST段、T波和QRS波形等特征。
提取这些特征有助于评估心脏功能和疾病诊断。
有许多方法可用于心电图特征提取，如基于时间域的方法、基于频域的方法和基于小波变换的方法。
这些方法可以提取出心电图的幅值、频率、时域形态等特征，为后续的分析和诊断提供重要依据。
4. 心律失常诊断心律失常是心脏疾病的一种常见病症，也是心电图信号处理的重要应用之一。
心律失常的诊断通常需要对心电图进行分类和识别。
常用的方法包括基于模型的方法和基于机器学习的方法。
前者利用先验知识和数学模型对心电图进行分类，后者通过训练模型来实现自动识别和分类。
这些方法对于有效识别和区分不同类型的心律失常具有重要意义，有助于医生进行准确的诊断并制定相应的治疗方案。
5. 心电图数据压缩与传输心电图信号具有较高的数据量和复杂性，需要在传输和存储过程中进行压缩。
心电图数据压缩的目标是在减少数据量的同时，尽可能保持重要信息的完整性。
常用的压缩技术包括基于离散小波变换、小波包变换和无损压缩算法等。
心率信号的采集与处理
心率信号的采集与处理技术分类：医疗电子 | 2009-04-081 概述SoC 技术是一项很重要的电子应用技术，十分适合将其用于生物工程领域。
为了满足低电压、低功耗的需要，本次系统设计选择SoC 技术用于生物信号处理。
心率是一项重要的生理指标。
它是指单位时间内心脏搏动的次数，是临床常规诊断的生理指标。
为了测量心率信号，有许多技术可以应用，例如：血液测量，心声测量，ECG测量等等。
在混合信号SoC 的设计中，电路可以被分成两部分，模拟电路部分和数字电路部分。
其中模拟电路很容易被数字电路干扰，这是因为数字电路部分本身就是一个高频的噪声源。
作为一个混合信号的SoC，怎样处理模拟模块和数字模块的连接问题是一个挑战。
所以文中对噪声处理技术也进行了讨论。
在这篇文章里，第二部分给出了系统的设计框图，第三部分对心率信号处理中的问题进行了讨论，第四部分设计了一个心率信号处理的滤波器，第五部分是对其功能和指标的准确性进行了测试，第六部分是总结。
2 心率检测的SoC 系统框图用混合信号SoC 设计心率信号的处理系统，就需要低功耗和低电压的供给，所以电源电压为3.3V。
系统框图如图一所示。
图1 系统框图在图一中，传感器采用的是红外光电式传感器，用于把原始的心率信号转变为微电压信号。
信号调理电路包括放大器、滤波器和比较器。
调理电路的输入信号是传感器采集进来的原始心率信号，它的输出信号则是有一定电压幅度的脉冲信号。
C51 处理部分是数字信号中央处理单元，它的输入信号是上面提到的脉冲信号，输出的是心率数据，最后通过CPU 核把信号显示出来。
CPU 核是EZL-8051。
3 心率信号的采集将一对红外线发射与接收探头置于动脉一侧，当指尖的血流量随心脏跳动而改变时，红外线接收探头便接收到随心脏周期性地收缩和舒张的动脉搏动光脉冲信号，从而采集到心脏搏动信号。
图2 是单光束直射取样式光电传感器。
这类槽型光耦由高功率的红外光电二极管和红外光匹配性能强、透镜敏感度高、集电极电流范围大的光敏三极管组成。
监护仪的监护生理参数的测量方法
监护仪的监护生理参数的测量方法1．心电图是监护仪器最基本的监护项目之一，心电信号是通过电极获得，监护用电极是一次性AS-AGCI纽扣式电极。
2．心率是指心脏每分钟博动的次数。
心率测量是根据心电波形，测定瞬时心率和平均心率。
健康的成年人在安静状态下平均心率是不是75次/分，正常范围为60—100次/分。
在不同生理条件下，心率最低可到40—50次/分，最高可到200次/分。
监护仪心率报警范围：低限20—100次/分，高限为80—240次/分。
3．呼吸是指监护病人的呼吸频率，即呼吸率。
呼吸频率是病人在单位时间内呼吸的次数，单位是分。
平静呼吸时，新生儿60—70次/分，成人12—18次/分。
呼吸监护有两种测量方式：热敏式和阻抗式热敏式呼吸测量是用热敏电阻放在鼻孔处，当气流通过热敏电阻时，热敏电阻受到流动气流的热交换，电阻值发生改变，从而测得呼吸的频率。
阻抗式呼吸测量是根据人体呼吸运动时，胸臂肌肉交变张弛，胸廓也交替变形，肌体组织的电阻抗也交替变化，呼吸阻抗（肺阻抗）与肺容量存在一定的关系，肺阻抗随肺容量的增大而增大。
阻抗式呼吸测量就是根据肺阻抗的变化而设计的。
监护测量中，呼吸阻抗电极与心电电极合用，即用心电电极同时检测心电信号和呼吸阻抗。
4．有创血压是指监护病人的中心静脉压、左房压、心输出量和心脏漂浮导管。
中心静脉压是指胸腔大静脉压或右心房，它比局部静脉压更能反映整个静脉回流情况，正常人是6.7—10.7KPA，心3衰竭病人可达22.7KPA。
中心静脉压的测量方法是用静脉导管从颈静脉、股静脉插入，经大静脉进入上下腔静脉与右心房交界处测得中心静脉压。
左房压可以表示左心室的充盈和排出的能力，左心衰竭，左顾右盼心室的排血量减少，左房压升高，可造成肺淤血和肺气肿，，但心排出量也增加。
因此监护和维持合适的左心房压对维护心输出量极为重要。
左房压的测量是将心导管插入肺动脉，测定肺动脉压来间接测定左房压，或通过左上肺静脉与左房联接处，将心导管直接插入左心房测定。
心电图操作规程
心电图操作规程引言概述：心电图是临床医生常用的一种诊断工具，它通过记录心脏电活动的变化，可以帮助医生判断心脏病变情况。
为了确保心电图的准确性和可靠性，医生在进行心电图操作时需要遵循一定的规程。
本文将详细介绍心电图操作规程的五个部分。
一、准备工作1.1 检查设备：确保心电图仪器正常工作，检查电极、导线等是否完好无损。
1.2 患者准备：告知患者操作的目的和过程，确保患者了解并配合操作。
1.3 患者准备：患者应松开衣领，裸露胸部，以便于电极的粘贴和导联的接触。
二、导联贴附2.1 电极准备：准备好干净的电极，保证导联的质量。
2.2 电极粘贴：根据标准导联法，将电极粘贴在患者胸部相应位置，确保电极与皮肤充分接触。
2.3 导联接线：将导联线与电极连接，确保连接牢固，信号传输畅通。
三、记录心电图3.1 选择记录方式：根据需要选择心电图记录方式，如常规心电图、动态心电图等。
3.2 设置参数：根据患者情况和需要，设置合适的记录参数，如增益、滤波等。
3.3 开始记录：按下记录按钮，开始记录心电图信号，保持患者安静，避免干扰。
四、心电图分析4.1 检查波形：仔细观察心电图波形，检查有无异常波形、干扰等。
4.2 计算心率：根据心电图上的R波计算心率，判断心率是否正常。
4.3 分析心律：根据心电图上的P波、QRS波、T波等特征，判断心律是否正常，有无心律失常等。
五、记录结果和报告5.1 记录结果：将心电图结果记录下来，包括心率、心律、异常波形等。
5.2 报告解读：根据心电图结果，结合患者的临床症状和体征，进行综合分析和解读。
5.3 报告撰写：将心电图结果和解读写入病历，确保记录完整、准确。
总结：心电图操作规程是保证心电图准确性和可靠性的重要步骤。
医生在进行心电图操作时，需要进行准备工作，正确贴附导联，记录心电图，进行分析，并最终记录结果和报告。
通过遵循规程，医生可以更准确地判断患者心脏病变情况，为患者提供更好的诊疗服务。
心电图的测量方法和正常心电
根据心电图参数的正常值范围，判断心电图是否正常。
04
心电图异常的识别与诊断
心电图异常的类型
01
02
03
04
窦性心律失常
窦房结变性与纤维化导致的心 律失常，包括窦性心动过缓、
窦性心动过速等。
房性心律失常
心房肌细胞异常兴奋导致的心 律失常，包括房性早搏、房颤
等。
室性心律失常
心室肌细胞异常兴奋导致的心 律失常，包括室性早搏、室性
结束测量
测量完成后，关闭心电图机， 取下导联线和电极。
心电图的解读
心电图波形分析
分析心电图波形，识别异 常心电信号。
心率计算
通过心电图波形计算心率， 评估心脏的跳动频率。
诊断与评估
根据心电图分析结果，对 心脏健康状况进行诊断和 评估。
02
心电信号的形成与传导
心电信号的形成
心肌细胞电兴奋
心肌细胞在受到刺激时会产生电 兴奋，这是心电信号产生的根源。
电位差与电流
心肌细胞电兴奋导致细胞膜两侧产 生电位差，从而形成电流。
综合电位
多个心肌细胞的电兴奋综合形成心 电综合电位，并沿着心肌传播。
心电信号的传导
心脏传导系统
心电信号通过心脏的传导系统进行传 播，包括窦房结、房室结和浦肯野纤 维等。
电兴奋传播
心脏起搏与节律
窦房结作为心脏的起搏点，控制心脏 的节律和跳动次数。
正常心电图的波形
P波
QRS波群
代表心房的除极过程，正常形态是圆钝的 。
代表心室的除极过程，极过程，正常形态是两头高 、中间低的波形。
代表心室肌细胞从开始兴奋到完全恢复静 息状态的时间，正常值范围是0.32-0.44秒 。
心电信号预处理
《生物医学信号处理》实习报告次!其特征值包括初始瞬态的幅值和工频成分的幅值!衰减的时间常数;其持续时间一般为15左右,幅值可达记录仪的最大值"。
(3)人为运动人为运动是瞬时的(但非阶跃)基线改变,由电极移动中电极与皮肤阻抗改变所引起"人为运动由病人的运动和振动所引起,造成的基线干扰形状可认为类似周期正弦信号,其峰值幅度和持续时间是变化的,幅值通常为几十毫伏"。
(4)肌电干扰(EMG)肌电干扰来自于人体的肌肉颤动,肌肉运动产生毫伏级电势"EMG基线通常在很小电压范围内"所以一般不明显"肌电干扰可视为瞬时发生的零均值带限噪声,主要能量集中在30一300Hz范围内"。
(5)基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化一般由人体呼吸!电极移动等低频干扰所引起,频率小于5Hz;其变化可视为一个加在心电信号上的与呼吸频率同频率的正弦分量,在0.015一0.3Hz处基线变化变化幅度的为ECG峰峰值的15%"。
上面的电极接触噪声与人为运动所产生的噪声是人为因素造成的，当然也可以通过人为因素来避免。
然而工频干扰、肌电干扰(EMG)与基线漂移和呼吸时ECG幅值的变化就不是人为因素所能消除的了。
为了滤除掉上述三种噪声，我按照实验要求设计了三种不同的滤波器。
分别是巴特沃斯滤波器与切比雪夫滤波器。
为了对比他们的滤波效果，又设计了一个维纳滤波器。
最后运用SNR指标定量分析了不同滤波器的去噪能力。
以下是3种滤波器的原理：1.巴特沃斯滤波器的设计原理其特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零（对理想低通滤波的逼近：巴特沃思滤波器是以原点附近的最大平坦响应来逼近理想低通滤波器）。
而滤波器的幅频特性是随着滤波器的阶次N的增加而变得越来越好，在截止频率有：（1）衰减具有不变性。
通带、阻带均具有单调下降的特性。
生物医学工程中的心电信号处理与心律失常检测
生物医学工程中的心电信号处理与心律失常检测心电信号处理在生物医学工程中起着至关重要的作用。
心电信号是指人体心脏在工作过程中所产生的电信号，通过对心电信号的处理和分析，可以帮助医生判断患者心脏的功能状态、诊断心律失常，并且为制定个性化的治疗方案提供依据。
本文将重点介绍心电信号的处理方法和心律失常检测的相关技术。
在心电信号处理中，首先要进行的是信号采集。
通常使用心电图仪等设备对患者的心电信号进行采集。
采集到的信号是一个时间记录，包含心脏在不同时间点的电信号数值。
然后，需要对信号进行预处理，以去除采集过程中的噪声和干扰。
常用的预处理方法包括滤波、降噪和去基线。
滤波可以去除信号中的高频噪声和低频干扰，使信号更加清晰可辨；降噪是通过统计和数学模型等方法，对信号中的随机噪声进行消除或减弱；去基线是去除信号中的直流分量，保留心电信号的动态变化特征。
除了预处理外，特征提取是心电信号处理的另一个关键步骤。
特征提取可以从心电信号中提取出具有代表性的特征值，用于后续的心律失常检测和分类。
常见的特征包括心率、QRS波形、ST段和T波等。
心率是指心脏每分钟跳动的次数，可以通过统计信号中的R峰的数量来计算；QRS波形是心电信号中QRS复合波的形状特征，可以通过滑动窗口和相关算法进行提取；ST段和T波是心脏收缩和舒张过程中的电信号特征，可用来评估心肌缺血和心绞痛等心血管疾病。
在特征提取之后，需要对心律失常进行检测和分类。
心律失常是指心脏节律发生异常的情况，包括心动过缓、心动过速、房颤、室颤等。
心律失常的检测是通过将提取的特征与已知的心律失常特征进行匹配和分类来实现的。
常用的方法包括规则基础方法、模式识别和机器学习等。
规则基础方法是根据心律失常的特征规律，设计一系列的规则来判断心律失常的类型；模式识别则是使用已知的心律失常样本，通过特征的统计学模型和分类器进行训练和识别；机器学习则是使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，通过学习样本数据中的特征与心律失常之间的关系，从而进行检测和分类。
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因此本文设计出基于FIR的陷波器滤除工频干扰信号，设计出低通滤波器消除肌电干扰信号，以及设计的高通滤波器来消除基线漂移的干扰，利用这三种滤波器对题目中所给的实测数据进行了预处理。
对处理后的数据利用连续小波变化的原理给出了测量瞬时心率的算法，在Matlab软件上进行了仿真，利用试题中所给不正常心电信号对该算法进行了验证，并对该算法优缺点进行分析。
第三问中我们在第二问的基础上通过对瞬时心率信号的几个参数进行分析，从而判断是否存在心率变异，给出了一个比较简单可行的算法，并利用了试题中所给心电信号对该算法进行了验证。
最后我们辩证的分析题目中所建立模型和算法的优缺点，提出了模型的改进方向，并分析了该模型的实用性与可行性。
关键词：凯赛窗滤波器 FIR 小波变换 HRV信号1 问题重述ECG 是一种基本的人体生理信号, 具有重要的临床诊断价值。
其特点是信号微弱, 信噪比小, 一般正常人的心电信号频率在0. 05～ 100 Hz 范围内, 幅度为10 LV (胎儿)～ 5mV (成人)。
然而, 体表检测心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声, 给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍，也无法准确测得其心率，进而无法进行心率变异分析。
随着社会的发展，心电图自动诊断系统在临床上用得越来越广泛，并在临床上得到一定的应用。
如何提高心电联导信号自动分析水平是目前心电自动分析的最大问题。
有时候为了研究药品的药理和毒理，需要对动物进行试验，因此动物的心电、血压或脉搏等的测量也同样重要，因此本试题所给数据完全实测数据，并包含多种心电数据。
首先对心电信号进行预处理，从而测得R-R 间期，得到瞬时心律，瞬时心律信号即为HRV 信号，分析HRV 信号可以与很多疾病联系在一起，附件数据是某些动物实测心电数据（未作说明的数据，其采样频率为1000Hz ），根据数据建立模型和算法实现心率测量和心率变异分析。
问题1：分析每个信号是否有工频干扰、基线漂移、肌电干扰，并给出算法分别处理这三种干扰，并分析算法的复杂程度，算法以实用和高效率为目标，最好可实时处理。
问题2：建立一种模型和算法，测量瞬时心率，该模型和算法最好能够处理所有所给出的数据，而不是每个数据单独给出模型和算法，如果不能则需要分析正确测量率。
对所建立的模型及算法进行算法复杂度分析。
问题3：对瞬时心率信号即HRV 信号进行分析，从而判断是否存在心率变异，针对这些信号提出相应的心率变异分析算法。
2 模型假设[1]假设题目中所给实测数据均为有效数据，不需要剔除；[2]假设正常的瞬时心率不存在非线性变化；3 符号说明().0I 是第一类变形零阶贝塞尔函数β是一个可自由选择的形状参数Fs 采样频率Sigmax 保存小波变换后数据极大值hrv 的含义表示每秒中心电信号中所检测到R 波 的个数波出现次数最小值为该种生物每秒钟波出现次数最小值为该种生物每秒钟R HRV R HRV max min4 问题的分析问题一：由题目中已经给出的实测数据分别作出时域图和频域图，根据几种主要干扰对心电信号影响的特性，分析每个信号是否有工频干扰、基线漂移、肌电干扰。
由于实际处理和分析心电信号的需要，我们对采集或接收到的心电信号进行预处理。
这是因为我们要处理和分析的心电信号对象比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境及检测设备的干扰。
分别设计高通滤波器、低通滤波器和工频滤波器，用以提取采集或接收信号中的心电信号部分，为后一级的波形检测和特征点定位做准备。
实现了基于FIR的陷波器设计，很好地消除了心电信号中的工频干扰，通过低通滤波和高通滤波较好的消除了肌电干扰及基线偏移。
算法以实用和高效率为目标，并对算法的复杂程度进行了分析。
问题二：对预处理后的信号进行波形检测和特征点定位。
首先对时域信号做小波变换使R波的幅值被放大，其他幅值被衰减便于下一步R的检测。
然后给出检测R波的算法，在检测到R波的基础上给出hrv信号的求得算法。
本文还利用多组实测心电数据基于MatLab平台对算法进行检波仿真和效果评价。
问题三：在第二问的基础上，我们对瞬时心率信号即HRV 信号进行分析，从而判断是否存在心率变异，针对这些信号提出相应的心率变异分析算法，并用题目中所给的实测数据对算法进行了检验并进行了评价，最后分析了该算法的改进方向和对实际医学的指导意义。
5模型的建立与求解本节主要研究心电信号的特征，分析判断所给实测数据中是否存在工频干扰、基线漂移、肌电干扰，并给出相应的算法对数据进行预处理，尽可能减少外在信号对心电信号的干扰，建立模型和算法来测量瞬时心率，并对瞬时心率信号即HRV 信号进行分析，从而判断是否存在心率变异，针对这些信号提出相应的心率变异分析算法。
5.1心电信号简介图1.正常心电图信号心电图来源于心肌细胞的生物电活动，与心脏的电生理特性密切相关，但它不是单个心肌细胞的电位图，而是整个心脏兴奋的发生、传导和恢复过程的综合电位变化。
正常的心电图如图2一5所示，它的基本波形包括P波、QRS波群和T 波，有时在T波之后，还会出现一个小的u波。
心电信号的这些特征波形和过渡期均代表着一定的生理学意义。
目前心电信号处理和分析中存在的一个主要问题就是对ECG信号进行准确无误的分析，而QRS波的检测又是ECG信号分析中的一个关键问题，只有在QRS 波群确定以后，才有可能计算心率、检测ST参数，才能区别正常与异常心律。
在QRS波群的检测中，R波的精确定位是关键，一般来说心电信号的自动分析都是在确定了R波位置后，再分析ECG信号的其它细节。
方向。
5.1.1心电信号的时域特点ECG信号是体表电极测量的心电电压(幅度)随时间变化的函数，属于时域波形信号。
虽然从人体体表不同部位的不同导联上测得的心电波形各异，且不同个体的ECG信号存在差异，但所有正常的心电波形周期均可划分为P波、P一R段、QRS 波群、S一T段、T波等几个主要部分，且每个特征子波段都代表着一定的生理学意义。
心脏发生了病变，就会使得心电信号在周期和波形形态上发生某些畸变。
5.1.2心电信号的频域特点心电信号频频域图即反应心电信号中不同频率信号的分布图。
分析心电信号的频谱图可以知道，人体心电信号的频率较低，主要频率范围是0.05-100Hz，而其能量又大部分集中在0.5-45Hz，这部分信号中QRS波群能量占了很大比例，它的峰值一般在10-20Hz之间，分布于心电信号的中高频区，这是心电信号中非常突出的一个特征，这一特征使得最为重要的QRS波群信号段成为最易识别的信号部分。
P波和T波位于0.5-1OHz之间，S一T段的频率带在0.7-2Hz之间，基线漂移和运动伪迹在7Hz以下，其中基线漂移一般在0.05-2Hz之间，肌电干扰主要在30~2000Hz之间，而工频干扰主要是50Hz及其倍频附近。
5.2分析每个信号是否有工频干扰、基线漂移、肌电干扰根据题目中给出的实测数据我们利用MatLab软件分别做出数据一(chuanchu1-1)心电信号的时域图和用快速傅里叶变换（FFT）做频域图，图形如下：图2chuanchu1-1 FFT 频域图在频域图上我们可以清晰的看到在50Hz和100Hz处得信号比较多，有工频干扰信号特征可以判断该组实测数据中存在工频干扰。
根据肌电干扰信号频率高，信号弱等特征可以判断该实测数据中有肌电干扰。
基线漂移一般是由病人呼吸时胸廓舒张带动电极移动引起的，幅值可达到ECG信号的15%，波形缓慢，近似正弦曲线，根据时域图可以判断改组实测数据没有基线漂移。
利用MatLab分别作出剩余部分实测数据的时域图和频域图，图形及源程序见附件。
分析判断结果见下表。
工频干扰肌电干扰基线漂移chuanchu1_1 有有无chuanchu1_2 有有无chuanchu1_3 有有无mice1_1 无无有mice1_3 有有有我们知道，心电信号中影响最大的三种干扰分别是基线漂移、工频干扰和肌电干，本节中将设计出滤波器对所给数据进行预处理。
5.3.1 消除50Hz 及其倍数工频干扰基于FIR 的陷波器的设计根据心电信号的现有研究知识，人体分布电容和电极引线环路受工频电、磁场影响而产生的soHz 工频干扰影响非常大，它会使系统的信噪比下降，甚至会淹没微弱的有用心电信号。
同时，由于我国目前仍没有对电器采取强制的EMC(电磁兼容)标准，用电环境的污染比较严重，50Hz 工频干扰普遍存在，给实际的心电信号采集和处理分析带来的严重的影响。
因此，在心电信号检测技术中，抑制50Hz 工频干扰是最重要的问题之一。
本文采用了现代数字信号处理中的数字滤波技术对心电信号进行预处理，实现了基于HR 和基于FIR 的陷波器设计，很好地消除了心电信号中的工频干扰。
滤波器的设计中，使用HR 滤波器，阶数低，运算量少，但破坏了相位特性。
使用FIR 滤波器能得到很好的滤波效果，使波形失真达到很小，而且，最重要的是FIR 滤波器可以做成线性相位特性，这是实际心电信号滤波所特别需要的。
当然，满足同样性能的FIR 滤波器需要滤波器阶数很高，运算量也就相应大很多。
利用MATLAB 设计FIR 滤波器的方法有窗函数法、频率抽样法和切比雪夫逼近法等，这里我们采用窗函数设计50Hz 陷波器1. 窗函数方法的基本思想窗函数设计滤波器的基本思想是，首先根据要求选择一个适当的理想低通滤波器，因为其脉冲响应是非因果且是无限长的，用最优化窗结构窗函数来截取它的脉冲响应，从而得到线性相位和因果的FIR 滤波器。