基于matlab的肌电信号工频干扰的消除
基于某matlab的肌电信号处理程序：
基于matlab的肌电信号处理程序：function varargout = untitled(varargin)% UNTITLED M-file for untitled.fig% UNTITLED, by itself, creates a new UNTITLED or raises the existing% singleton*.%% H = UNTITLED returns the handle to a new UNTITLED or the handle to% the existing singleton*.%% UNTITLED('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in UNTITLED.M with the given input arguments. %% UNTITLED('Property','Value',...) creates a new UNTITLED or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before untitled_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to untitled_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help untitled % Last Modified by GUIDE v2.5 08-Nov-2014 12:45:18% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', untitled_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', untitled_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before untitled is made visible.function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN)% Choose default command line output for untitledhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes untitled wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = untitled_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global s;global a;global t;global count;% count=1;[filename,filepath]=uigetfile('*.txt','Ñ¡ÔñÎļþ');%Ñ¡ÔñÊý¾ÝÎļþstr=[filepath filename];s=load(str);a=s(:,7);t=s(:,1);axes(handles.axes1);plot(t,a);xlabel('ʱ¼ä');ylabel('±äÁ¿');title('ÔʼÐźÅ');if count==2global s2;global a2;global t2;[filename,filepath]=uigetfile('*.txt','Ñ¡ÔñÎļþ'); str=[filepath filename];s2=load(str);a2=s2(:,7);t2=s2(:,1);plot(handles.axes2,t2,a2);endcount=1;% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global s;global y;% global IR;% global SORH;y=fft(a,20000);M =length (a) ;N=length(y);p=size(a);% s1=a(1:20000);[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];SORH='s';[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);L=p(2);x=a;h=XC;F=0;M=0;for ii=1:Lm(ii)=(x(ii)-y(ii))^2;t(ii)=y(ii)^2;f(ii)=t(ii)/m(ii);F=F+f(ii);M=M+m(ii);end;SNR=10*log10(F);MSE=M/N;SM=SNR/MSE;axes(handles.axes2);plot(XC(1:10000));xlabel('ʱ¼ä');ylabel('±äÁ¿');title('È¥ÔëºóÐźÅ');% plot(handles.axes2,XC(1:20000));% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global y;global count;%a=EMG3(1:points,2);y=fft(a,20000); %¶ÔÐźŽøÐпìËÙFourier±ä»»fs=2000;N=length(y);mag=abs(y);%ÇóµÃFourier±ä»»ºóµÄÕñ·ùf=(0:N-1)/N*fs; %ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes1);plot(f,mag);% plot(handles.axes1,f,mag);%»æÖÆͼÐÎxlabel('ƵÂÊ');ylabel('·ùÖµ');title('Ô¼¡µç·ùƵN=20000');if count==2global a2;global t2;global y2;%a=EMG3(1:points,2);y2=fft(a2,20000); %¶ÔÐźŽøÐпìËÙFourier±ä»»fs=2000;N=length(y2);mag=abs(y2);%ÇóµÃFourier±ä»»ºóµÄÕñ·ùf=(0:N-1)/N*fs; %ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes2);plot(f,mag);endcount=1;% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;% global IR;% global SORH;[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];SORH='s';[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);y1=fft(XC,20000);fs=2000;N=length(y1);mag1=abs(y1);f=(0:N-1)/N*fs;axes(handles.axes2);plot(f,mag1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('·ùÖµ');title('È¥Ôëºó·ùƵN=20000');% --- Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global y;global count;N=length(y);f=(0:N-1)/N*fs;%ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes1);plot(f,angle(y));xlabel('ƵÂÊ');ylabel('Ïàλ');title('Ô¼¡µçÏàƵ');% plot(handles.axes1,f,angle(y));%»æÖÆÏàƵÌØÐÔͼif count==2global a2;global t2;global y2;fs=2000;N=length(y2);f=(0:N-1)/N*fs;%ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes2);plot(f,angle(y2));xlabel('ƵÂÊ');ylabel('Ïàλ');title('Ô¼¡µçÏàƵ');end% plot(handles.axes1,f,angle(y));%»æÖÆÏàƵÌØÐÔͼ% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];SORH='s';[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);y1=fft(XC,20000);fs=2000;N=length(y1);f=(0:N-1)/N*fs;axes(handles.axes2);plot(f,angle(y1));xlabel('ƵÂÊ');ylabel('Ïàλ');title('È¥Ôëºó¼¡µçÏàƵ');% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) trydelete(allchild(handles.axes1));delete(allchild(handles.axes2));set(handles.edit1,'string','');set(handles.edit1,'string','');set(handles.edit3,'string','');set(handles.edit4,'string','');set(handles.edit5,'string','');set(handles.edit6,'string','');end% --- Executes on button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global s;y=fft(a,20000);fs=2000;N=length(y);mag=abs(y);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000; axes(handles.axes1);plot(f,power1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('¹¦ÂÊÆ×');title('Ô¼¡µç¹¦ÂÊÆ×'); global count;global a2;global t2;global s2;if count==2y2=fft(a2,20000);fs=2000;N=length(y2);mag=abs(y2);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000; axes(handles.axes2);plot(f,power1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('¹¦ÂÊÆ×');title('Ô¼¡µç¹¦ÂÊÆ×');endcount=1;% --- Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global s;s=fft(a,2000);[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);y1=fft(XC,20000);fs=2000;N=length(y1);mag=abs(y1);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000;%axes(handles.axes2);plot(f,power1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('¹¦ÂÊÆ×');title('È¥Ôëºó¼¡µç¹¦ÂÊÆ×');% --- Executes on button press in pushbutton10.function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton10 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %Çó¾ùÖµset(handles.edit1,'string',mean(a));function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;set(handles.edit3,'string',sqrt(var(a)));function edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit3 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit3 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton12.function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton12 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global a;set(handles.edit4,'string',var(a));function edit4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit4 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit4 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton13.function pushbutton13_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton13 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %Çó»ý·Ö¼¡µçÖµIEMGglobal a;set(handles.edit5,'string',mean(abs(a)));function edit5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit5 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit5 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton14.function pushbutton14_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton14 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%Çó¾ù·½¸ùÓÐЧֵRMSglobal a;set(handles.edit6,'string',sqrt(mean(a.^2)));function edit6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit6 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit6 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton15.function pushbutton15_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton15 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global s;y=fft(a,20000);fs=2000;N=length(y);mag=abs(y);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000;ss=sum(power1);m2=0.5*ss;df=fs/N;m1=0.5*df*(sum(power1(1:N-1))+sum(power1(2:N)));MPF=m1/m2;set(handles.edit7,'string',MPF);function edit7_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit7 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit7 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit7_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end。
基于matlab的肌电信号工频干扰的消除MATLAB_课程设计报告
MATLAB 的信号处理工具箱提供了设计椭圆滤波器的函数：ellipord 函数、 ellip 函数、filter 函数、freqz 函数、fft 函数和 abs 函数。 1. ellipord 函数的功能是求滤波器的最小阶数，其调用方式为： [n,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs) n-椭圆数字滤波器最小阶数； wp-椭圆滤波器通带截止角频率； ws-椭圆滤波器阻带起始角频率； rp-通带最大衰减量也即通带波纹（dB）； rs-阻带最小衰减量(dB)； 这里 wp、ws 都是归一化频率，即 0 wp（或 ws） 1,1 对应 弧度。 2. ellip 函数的功能是用来设计椭圆滤波器，其调用方式为： （1）[b,a]=ellip(n,rp,rs,wp) rp 用来指定通带内波纹的最大衰减； rs 用来指定阻带内波纹的最小衰减； 在这里，wp 的取值范围是（0.0,1.0），其中 1 对应于 0.5Fs，Fs 为采样频率。 （2）[b,a]=ellip(n,rp,rs,wp，'high')：设计高通椭圆滤波器。上述返回的向 量 b 和 a 的维数都是 n+1，而不是 n。
较差
指导教师： 谢平 吴晓光
2012 年 6 月 29 日
答辩小组评语：Байду номын сангаас
认真 工作态度 较认真
不认真
成绩：
正确完善
较为合理 理论分析 一般
较差
完善 合理 方法设计 一般
较差
组长：
2012 年 6 月 29 日
课程设计总成绩：
答辩小组成员签字：
2012 年 6 月 29 日
摘要
肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位 在时间和空间上的叠加，反映了神经，肌肉的功能状态，在基础医学研究、临 床诊断和康复工程中有广泛的应用。
基于matlab的心电信号预处理
基于matlab的心电信号预处理一、心电信号（1）心电信号的特性人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号，通常最大的幅值不超过5mV，信号频率在0．05～100Hz之间。
心电信号是通过安装在人体皮肤表面的电极来拾取的。
由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象，会对心电信号产生严重的干扰。
加之人体是一个复杂的生命系统，存在各种各样的其他生理电信号对心电信号产生干扰。
同时由于我们处在一个电磁包围的环境中，人体就像一根会移动的天线，从而会对心电信号产生50Hz左右的干扰信号。
心电信号具有微弱、低频、高阻抗等特性，极容易受到干扰，所以分析干扰的来源，针对不同干扰采取相应的滤除措施，是数据采集重点考虑的一个问题。
常见干扰有如下几种：①工频干扰②基线漂移③肌电干扰心电信号具有以下几个特点：·信号极其微弱，一般只有0.05～4mV，典型值为1mV；·频率范围较低，频率范围为0.1～35Hz，主要集中在5～20Hz；·存在不稳定性。
人体内部各器官问的相互影响以及各人的心脏位置、呼吸、年龄、是否经常锻炼等因素，都会使心电信号发生相应变化；·干扰噪声很强。
对心电信号进行测量时，必然要与外界联系，但由于其自身的信号非常微弱，因此，各种干扰噪声非常容易影响测量。
其噪声可能来自工频(50Hz)干扰、电极接触噪点、运动伪迹、肌电噪声、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化以及其他电子设备的机器噪声等诸多方面。
（2）心电信号的选择本次实验所采用的心电信号来自MIT-BIH库，库中有48组失常的心电信号，要在其中找出符合实验要求的心电信号（即含有肌电干扰、工频干扰和基线漂移）。
（3）正常心电信号波形图1是正常心电信号在一个周期内的波形，由P波、QRS波群和T波组成。
P波是由心房的去极化产生的，其波形比较小，形状有些圆，幅度约为0.25mV，持续时间为0.08~0.11s。
窦房结去极化发生在心房肌细胞去极化之前，因而在时间上要先于P波，只是窦房结处于心脏内部，其电活动在体表难以采集。
基于MATLAB的频谱分析与信号去噪
学生毕业设计报告基于MATLAB的频谱分析与信号去噪作者系（院）专业年级学号指导教师日期学生诚信承诺书本人郑重承诺：所呈交的设计报告是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，报告中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安阳师范学院或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在报告中作了明确的说明并表示了谢意。
签名：日期：报告使用授权说明本人完全了解有关保留、使用学位报告的规定，即：学校有权保留送交报告的复印件，允许报告被查阅和借阅；学校可以公布报告的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存报告。
签名：导师签名：日期：基于MATLAB的频谱分析与信号去噪摘要：本课题是基于数字信号处理的理论知识对语音信号、图像信号等的频谱分析以及对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波设计。
然后利用 MATLAB软件进行编程，调试并完善程序，最终在计算机上得以实现。
滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，数字滤波器又有FIR数字滤波器和IIR滤波器两种。
利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。
在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均符合指定要求。
关键词频域分析，滤波器， MATLAB1 引言1.1 课题背景随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理己成为当今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
任意一个信号都具有时域与频域特性，信号的频谱完全代表了信号，因而研究信号的频谱就等于研究信号本身。
肌电信号处理技术在康复治疗中的应用优化方案
肌电信号处理技术在康复治疗中的应用优化方案近年来，肌电信号处理技术的应用在康复治疗中得到了广泛的关注。
肌电信号是人体运动产生的生物电信号，利用这些信号可以获得有关肌肉活动的信息，从而帮助康复患者恢复运动功能。
然而，目前存在一些问题，如噪声干扰、信号处理复杂度高等，影响了肌电信号处理技术在康复治疗中的应用效果。
本文将提出一些优化方案，以解决这些问题。
首先，针对肌电信号中存在的噪声干扰问题，我们可以采用滤波算法来减少这些干扰。
滤波算法可以根据肌电信号的特点设计，如选择合适的滤波器类型和参数，以滤除不相关的信号。
常用的滤波器方法包括低通滤波器和高通滤波器。
低通滤波器可以去除高频噪声，而高通滤波器可以去除低频噪声，使得肌电信号更加清晰和稳定。
此外，还可以使用自适应滤波算法，根据信号变化来动态调整滤波器参数，提高滤波效果。
其次，为了降低肌电信号处理的复杂度，我们可以采用特征提取和模式识别的方法。
特征提取是将复杂的肌电信号转化为简洁且有意义的表示形式的过程。
常用的特征提取方法包括时域特征和频域特征。
时域特征包括均值、方差等统计量，频域特征包括功率谱密度、频率特征等。
通过提取这些特征，我们可以更好地理解肌电信号的特点，进一步分析和处理。
模式识别是将不同的肌电信号模式分类的过程，可以使用机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
通过模式识别的方法，我们可以实现对不同运动模式的识别和分析，更好地指导康复治疗的进行。
此外，为了提高肌电信号处理技术在康复治疗中的精确度和稳定性，我们可以结合传感器技术和实时反馈。
传感器技术可以用于获取更精确的肌电信号，如高分辨率肌电信号采集电极，可以提供更多的信号细节。
实时反馈可以即时将处理后的肌电信号输出给患者，并根据信号的变化提供相应的反馈。
这样，患者可以根据反馈调整自己的运动姿势或力度，更好地控制运动准确度和稳定性。
实时反馈还可以结合虚拟现实技术，为患者提供更加具有沉浸感的训练环境，增加康复治疗的参与度和乐趣。
基于Matlab的心电信号去噪系统设计
程度, 值越大说明滤波效果越好。
(4)运行时间表示每个滤波算法所消耗的时间,时间越
小说明该算法速度越快。
2.1.4 系统界面
考虑上述功能,在matlab中设计出系统界面,如图3所
示。点击右上方的“输入信号”, 选择需要处理的心电信
号, 点击“添加噪声”可为信号添加任意信噪比的高斯白
噪声。点击下方的滤波器可对含噪心电信号进行滤波处
(a)原始心电信号
(b)加噪心电信号
(c)FIR 低通滤波信号 图 2 心电信号滤波 Fig.2 ECG signal filtering
理。同时, 相应的波形、幅频特性与性能指标均在显示区
自动显示。
2.2 滤波算法设计
2.2.1 FIR滤波
F IR 滤波器的单位冲激相应是有限长的,可以通过
网络结构化简为具有线性相位的网络其系统函数可表
示为:
N 1
H (z) h(n)zn
(1)
n0
在该算法中, 我们利用窗函数法设计F I R 低通数字滤
0 引言
心电信号是从体表记录心脏每一心动周期所产生的 电活动变化的信号, 直接反映心脏的健康状况。心电信号 在采集、放大、检测、记录过程会受到多种噪声的干扰, 包 括基线漂移、肌电噪声、电极接触噪声、运动伪迹等。因此 想要得到较为精准的心电信号用于后续的诊断与治疗, 信号去噪成为了重中之重的任务[1]。
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邓舒涵: 基于 M a t l a b 的心电信号去噪系统设计
2021年第 5 期
2 仿真系统设计
2.1 系统界面设计 2.1.1 信号源 信号源界面中, 用户通过输入信号按钮导入需要处理 的心电信号, 图像显示区会自动产生信号波形图的幅频 特性图像。再单击添加噪声按钮, 可以选择添加任意信噪 比的噪声。 2.1.2 信号滤波 滤波界面中, 包含了数字信号处理常见的滤波器: F I R 低通滤波器, II R 低通滤波器, 均值滤波器, 中值滤波 器, 小波滤波器。可以点击需要的滤波器按钮, 对含噪心 电信号进行滤波。滤波的结果和幅频特性在图像显示区 显示。图2展示了原始心电信号、加噪后心电信号与FIR低 通滤波信号波形。 2.1.3 性能指标 为了客观了解各种滤波器的滤波效果, 在实验中选取 了峰值信噪比、自相关系数、均方差、运行时间四个指标 进行评估, 并在数据显示区显示。 ( 1 ) 峰值信噪比表示信号最大可能功率和破坏性噪声 功率的比值, 滤波后信号的峰值信噪比越大表示失真越 小, 即滤波后信号与原信号越相似[7 ]。 (2)均方差反映数据集的离散程度,滤波后信号的均方 差越小, 说明滤波效果越好。 ( 3 ) 相关系数度表示滤波后信号与滤波前信号的关联
表面肌电检测中消除工频干扰的方法
（。）＝ＡＦＴ ［ｓ （ ｎ）］，将源自ｓ（士。。）处的幅值用器：
１一 ２ｃｏｓ（ｍｏ）ｚ Ｈ（ｚ）二 １一２ｒｅｏｓ（ｍａ）ｚ
（２）
其中 。。是相应于噪声干扰中心频率处的角频率。 Ｔ扰是 ５０Ｈ：时，ｍａ＝ １ ００／ＳＲ，其中 ＳＲ （ｓａｍｐｌｉｎｇ
ｒａｔｅ）为采样频率。 工 频 干 扰 稳定在 ５０Ｈｚ不变时 ，应用 ５０Ｈｚ陷波
器是 消除工频＋扰最简单的方法 ，但是工频干扰 的
大 ；非固定零极 点的 ＩＩＲ陷波器 ，可以跟踪 干扰噪 通过 ｐ （ｒｏｃ＋ ｄａ）， ｐ （。。一ｄｗ） ，内插得到 ｐ
声 频率 的变化 消除噪声 ，同时其带宽小 ，附近信号 几乎不受影响 ，可 以取得较好 的效果
〔。。），其中 ｄ－ 是频率分辨率。 （３）对整个 信 号 ｓ （ｎ）进 行 离散 傅立 叶 变换 ，ｓ
电磁波隔离 于测试 系统之外 ，在肌电测量中没有条
件也没有必要对人体进行屏蔽 ，但可以对导联线与
前置放大器采取适 当的屏蔽措 施，将 前置放大单独
做成一个电路板 ，放到金属盒 内进行屏 蔽处理。
前 置 放 大器应该尽可能靠 近电极 ，最好将前置 放大和电极做在 一起构成 电极单 元 ，提 高信噪 比。 由于测量时 电极之 间距离较 近，工频 干扰一般表现 为共模电压信号 ，可 以通过 采用差分结构提高放大 系统的共模抑制 能力加 以抑 制 ，如图 １所 示电路结
干扰，ＦＩＲ陷波器可以消除工频干扰，但是由于其 信号 ， （ｎ）进行傅 里叶变换 ，计算 出 ；（ｎ）的平
带宽 大 ，同时衰 减 了周围有 用信 号 ；固定零 点 的 均功 率谱 尸 （。），。〔 （一二，ｒｒ）
表面肌电信号测试中工频干扰的抑制
表面肌电信号测试中工频干扰的抑制X罗志增任晓亮(杭州电子工业学院杭州310037)摘要介绍了一种表面肌电信号( EMG) 测试调理电路和信号处理的方法。
表面EMG测量中最难处理的问题之一是工频(50Hz) 干扰,它处在有效的肌电信号频带之中。
针对表面EMG的测量特点设计了一种信号调理电路,使肌电信号和工频信号并行单独处理,避免了不加区分地采用工频陷波器,这一设计思想在实际的肌电信号检测时取得了较好的实验结果。
关键词表面肌电信号工频干扰信号处理Power Frequency Noise Restraint in Surface Electromyography MeasurementLuo Zhizeng Ren Xiaoliang( Hangz hou Institute of Elect ronic Engineering , Hangz hou 310037 , China)Abstract A surface electromyography ( EMG) detection and processing circuit is discussed. The surface EMGis usuallydisturbed by power frequency noise. In that cases , it is a problem , because the surface EMGis confused with power fre2quency noise. A processing circuit for the measurement of surface EMGis designed by using a parallel structure respec2tively for EMG signal processing and power frequency noise processing. It can be avoided that a 50Hz trap filter abused.The experimentation proved the developed circuit was effective.Key words Surface EMG Power frequency noise Signal processing1 引言肌电信号( EMG) 是一种伴随肌肉运动而产生的生物电信号,表面EMG 则是通过检测手段获取的肌肉外表皮肤上的电信号。
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燕山大学课程设计说明书题目：基于matlab的肌电信号工频干扰的消除学院（系）：电气工程学院年级专业： 09级测控仪表学号学生姓名：指导教师：教师职称：燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系2012年 6 月 29日燕山大学课程设计评审意见表摘要肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加，反映了神经，肌肉的功能状态，在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。
梳状滤波器它是由许多按一定频率间隔相同排列的通带和阻带，只让某些特定频率范围的信号通过。
梳状滤波器其特性曲线象梳子一样，故称为梳状滤波器。
本文主要介绍使用梳状滤波器消除在检测和记录肌电信号时噪声和干扰的影响，如50HZ的工频及其谐波，并使用MATLAB软件对原信号、滤波器、处理信号进行频谱分析，观察其频谱特性。
关键词：梳状滤波器；MATLAB；频谱分析目录第一章设计过程 (6)1.1滤波器设计结构图 (6)1.2设计滤波器步骤 (6)第二章 MATLAB的应用 (6)2.1MATLAB语言简介 (6)2.2一些函数及指令简介 (7)第三章程序和仿真图 (9)3.1滤波器设计程序及仿真图 (9)3.2原始信号的频谱分析 (11)3.3信号滤波的程序设计及频谱分析 (12)第4章学习心得 (16)参考文献 (17)第一章设计过程1.1滤波器设计结构图椭圆滤波器设计结构图如图所示：连续混合信号图4.1结构框图1.2设计数字滤波器的步骤1.确定数字滤波器的性能指标：Wp、Ws、Rp、Rs、N、Wc。
2. 将数字滤波器的性能指标转化成相应模拟滤波器的性能指标。
3.设计满足指标要求的模拟滤波器Ha(s)。
4.通过变换将模拟滤波器转换成数字滤波器4.数字滤波器的MATLAB实现和频谱分析第二章 MATLAB的应用2.1 MATLAB语言简介MATlAB是在20世纪80年代初期，由美国的MathWorks软件开发公司正式推出的一种数学工具软件。
它以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设计有机地融合到了一个简单易学的交互式工作环境中，其出色的数值计算能力和强大的图形处理功能得到了广大科研人员和工程技术人员的垂青。
它拥有功能全面的函数库，他把大量的函数封装起来，让用户脱离了繁琐复杂的程序设计过程，只需要将精力集中到模型的建立和工作上即可，大大提高了工作效率。
利用MATLAB可以实现科学计算、符号运算、算法研究、数学建模和仿真、数据分析和可视化、科学工程绘图以及图形用户界面设计等强大功能。
更重要的是，MATLAB提供了图形用户界面（GUI)设计功能，用户可以自行设计别具风格的人机交互界面。
此外，MATLAB提供了与C语言或Fortran语言的交互操作，是用户能通过程序接口很方便地进行程序间的调用和转换。
2.2一些函数及指令简介MATLAB的信号处理工具箱提供了设计椭圆滤波器的函数：ellipord函数、ellip函数、filter函数、freqz函数、fft函数和abs函数。
1. ellipord函数的功能是求滤波器的最小阶数，其调用方式为：[n,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs)n-椭圆数字滤波器最小阶数；wp-椭圆滤波器通带截止角频率；ws-椭圆滤波器阻带起始角频率；rp-通带最大衰减量也即通带波纹（dB）；rs-阻带最小衰减量(dB)；这里wp、ws都是归一化频率，即0≤wp（或ws）≤1,1对应π弧度。
2. ellip函数的功能是用来设计椭圆滤波器，其调用方式为：（1）[b,a]=ellip(n,rp,rs,wp)rp用来指定通带内波纹的最大衰减；rs用来指定阻带内波纹的最小衰减；在这里，wp的取值范围是（0.0,1.0），其中1对应于0.5Fs，Fs为采样频率。
（2）[b,a]=ellip(n,rp,rs,wp，'high')：设计高通椭圆滤波器。
上述返回的向量b 和a 的维数都是n+1，而不是n 。
filter 函数功能：利用IIR 滤波器和FIR 滤波器对数据进行滤波，其调用方式为：y=filter(b,a,x)：计算输入信号X 的滤波输出，向量b 和a 分别是所采用的滤波器的分子系数向量和滤波器的分母系数向量。
[y,zf]=filter(b,a,x,zi)：参数zi 指定滤波器的初始条件值，其大小为zi=max （length （a ），length （b ））-1。
y=filter(b,a,x,[],dim)或y=filter(b,a,x,zi,dim)：参数dim 指定滤波的维数。
filter 采用数字滤波器对数据进行滤波，其实现采用移位直接Ⅱ型结构，因而适用于IIR 和FIR 滤波器。
滤波器的系统函数为nn mm z a z a z a z a z b z b z b z b b Z H --------+⋅⋅⋅+++++⋅⋅⋅++++=33221133221101)(即滤波器系数a=[a0 a1 a2 ...an],b=[b0 b1 ...bm],输入序列矢量为x 。
这里，标准形式为a0=1，如果输入矢量a 时，a0≠1，则MATLAB 将自动进行归一化系数的操作；如果a0=0，则给出出错信息。
4. freqz 函数功能：求解数字滤波器频率响应，其调用方式为：（1）[h,w]=freqz(b,a,n)：返回数字滤波器的n 点复频率响应，输入参数b 和a 分别是滤波器系数的分子和分母向量；输出参数h 是复频率响应，w 是频率点。
输入参数n 的默认值为512。
（2）h=freqz(b,a,w)：计算由向量w （单位为rad/sample ，范围为[0,π]）指定的频率点的复频率响应。
（3）[h,f]=freqz(b,a,n,Fs)：同时输出实际频率点。
用于对H(ejω)在[0,Fs/2]上等间隔采样n点，采样点频率及相应频响值分别记录在f 和h中。
由用户指定FS（以HZ为单位）值。
（4）h=freqz(b,a,f,Fs)：计算由向量f指定的频率点的复频率响应。
5. Abs函数调用方式为：Y=abs（x）：计算x各元素的绝对值。
当x为一个复数的时候，则计算x的复数模。
第三章程序和仿真图3.1滤波器设计程序及仿真图滤波器仿真图0501001502002503003504004507.47.67.888.28.48.68.89频率/Hz幅值3.2原始信号的频谱分析X=[原始信号，肌电信号];N=length(x);y=fftshift(fft(x));df=fs/(N-1);n=-(N-1)/2:(N-1)/2;q=n*df;subplot(2,1,1);plot(q,abs(y));title('幅频图像')subplot(2,1,2);plot(q,angle(y));title('相频图像')原始信号仿真图-500-400-300-200-1000100200300400500050100150200250幅频图像-500-400-300-200-1000100200300400500-4-224相频图像3.3信号滤波的程序设计及频谱分析x=load(‘EMG.txt ’);wp1=45;wp2=55;ws1=49.9;ws2=50.1;rp=0.3;rs=40;Fs=1000;wp=[wp1,wp2]/(Fs/2);ws=[ws1,ws2]/(Fs/2); [N,wc]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'z');[num,den]=ellip(N,rp,rs,wc,'stop');[H1,W1]=freqz(num,den); sf1=filter(num,den,x); wp1=95;wp2=105;ws1=99.9;ws2=100.1;rp=0.3;rs=40;Fs=1000;wp=[wp1,wp2]/(Fs/2);ws=[ws1,ws2]/(Fs/2); [N,wc]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'z');[num,den]=ellip(N,rp,rs,wc,'stop');[H2,W2]=freqz(num,den);sf2=filter(num,den,sf1);wp1=145;wp2=155;ws1=149.9;ws2=150.1;rp=0.3;rs=40;Fs=1000;wp=[wp1,wp2]/(Fs/2);ws=[ws1,ws2]/(Fs/2); [N,wc]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'z');[num,den]=ellip(N,rp,rs,wc,'stop');[H3,W3]=freqz(num,den);sf3=filter(num,den,sf2);wp1=195;wp2=205;ws1=199.9;ws2=200.1;rp=0.3;rs=40;Fs=1000;wp=[wp1,wp2]/(Fs/2);ws=[ws1,ws2]/(Fs/2); [N,wc]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'z');[num,den]=ellip(N,rp,rs,wc,'stop');[H4,W4]=freqz(num,den);sf4=filter(num,den,sf3);wp1=245;wp2=255;ws1=249.9;ws2=250.1;rp=0.3;rs=40;Fs=1000;wp=[wp1,wp2]/(Fs/2);ws=[ws1,ws2]/(Fs/2);[N,wc]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'z');[num,den]=ellip(N,rp,rs,wc,'stop');[H5,W5]=freqz(num,den);sf5=filter(num,den,sf4);N=length(sf5);y=fftshift(fft(sf5));% fftshift的作用正是让正半轴部分和负半轴部分的图像分别%关于各自的中心对称。
因为直接用fft得出的数据与频率不%是对应的df=1000/(N-1);n=-(N-1)/2:(N-1)/2;q=n*df;subplot(2,1,1);plot(q,abs(y));title('幅频图像')subplot(2,1,2);plot(q,angle(y));title('相频图像')滤波信号仿真图-500-400-300-200-1000100200300400500050100150200幅频图像-500-400-300-200-1000100200300400500-4-224相频图像第四章学习心得经过一周的课程设计，我学到了很多东西。