心电信号
心电信号质量评估方法
心电信号质量评估方法
1. 信噪比评估，信噪比是指心电信号中有用信息与噪音的比例。
通过计算信号与噪音的功率或振幅，可以评估心电信号的清晰度和
质量。
通常情况下，高信噪比表示较高质量的心电信号。
2. 周期性评估，心电信号通常具有一定的周期性，例如心跳的
周期性。
通过分析信号的周期性和稳定性，可以评估心电信号的质量。
缺乏周期性或者周期性不稳定可能表明信号质量较差。
3. 伪影检测，伪影是指由于各种因素引起的心电信号中的假象。
通过检测和识别伪影，可以评估心电信号的质量。
常见的伪影包括
运动伪影、肌电伪影等。
4. 波形完整性评估，心电信号的波形应当是完整和连续的，缺
失或变形的波形可能会影响信号的质量。
因此，评估心电信号的波
形完整性对于确定信号质量至关重要。
5. 频谱分析，通过对心电信号进行频谱分析，可以评估信号的
频率成分和能量分布，从而判断信号的质量。
频谱分析可以帮助检
测信号中的干扰和噪音成分。
综上所述，心电信号质量评估方法涉及信噪比评估、周期性评估、伪影检测、波形完整性评估以及频谱分析等多个方面。
结合这些方法，可以全面评估心电信号的质量，确保获得准确可靠的心电图数据用于临床诊断和分析。
心电信号分析技术的应用现状
心电信号分析技术的应用现状近年来，随着心脏病的不断加重以及心血管疾病的高发率，心电图检查成为了临床医学检查中不可或缺的一部分。
心电图检查可以有效地帮助医生检测心脏疾病，并且可以对病情进行诊断和治疗。
随着心电图技术的不断发展，现在心电信号分析技术也在不断进步和发展。
心电信号分析技术是对心电信号进行分析和判断的一种技术，它可以通过对心电信号的采集和处理，对心脏疾病进行分类、诊断和治疗。
心电信号分析技术包括心电波形分析和心电分形维数分析两种，其中心电波形分析是通过对心电信号进行时间域、频域和时频域分析，并结合各种算法对心电波形进行分析和判断；而心电分形维数分析则是对心电信号进行非线性分析，运用分形学原理对信号所包含的自相似性进行研究和分析，采用分形维数等指标进行判断和诊断。
心电信号分析技术的应用现状十分广泛，不仅可以用于心脏疾病的诊断和治疗，也可以用于心理学和神经病学的研究。
在心脏疾病的诊断中，心电信号分析技术可以有效地判断心律失常、冠心病、心肌梗塞、心力衰竭等心脏疾病，并且可以对病情进行血流动力学等方面的分析和判断。
同时，在心理学和神经病学方面，心电信号分析技术也可以用于研究情感和认知过程的生理基础，对神经系统的功能进行研究和分析，以及对脑卒中等神经疾病的研究和治疗。
除此之外，心电信号分析技术还有一些其他应用，如行为研究、生物学研究、制药工业、体育运动等。
在行为研究中，心电信号分析技术可以用于测量和分析情绪、压力、注意力、行为调节以及决策等方面的信息，对于行为科学的研究具有重要意义。
在生物学研究中，心电信号分析技术可以用于对昆虫、哺乳动物以及小鼠等进行研究，了解其心电信号的特征和变化。
在制药工业中，心电信号分析技术可以用于药物的药理学研究和安全性评估，以及对药物治疗过程中心脏方面的变化进行监测。
在体育运动中，心电信号分析技术可以用于运动员的生理监测和训练调节，对于提高运动员的训练效果和竞技成绩有着积极的作用。
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。
心电信号测量原理
心电信号测量原理
心电信号测量原理是指通过电极将心脏产生的电信号转化为电
压信号，并通过仪器进行放大、滤波、采样、数字化等处理，最终得到心电图。
心电信号的测量原理包括以下几方面：
1. 电极的选取：电极是将心脏产生的微弱电信号转化为电压信
号的重要组成部分。
常用的电极有皮肤表面电极和直接植入电极两种。
皮肤表面电极适用于无创测量，但信号质量不如直接植入电极。
2. 放大器的选择：由于心电信号非常微弱，需要通过放大器进
行放大。
放大器的选择应根据心电信号的频率范围、信噪比等因素进行。
3. 滤波器的应用：心电信号中包含许多噪声，需要通过滤波器
进行滤波。
常用的滤波器有低通滤波器和高通滤波器等。
4. 采样器的使用：为了将模拟信号转化为数字信号，需要使用
采样器进行采样。
合适的采样率和采样精度可以保证数字信号的质量。
5. 数字信号处理：通过数字信号处理技术，可以进一步提高心
电信号的质量，包括去噪、滤波、降采样等。
总之，心电信号测量原理是通过电极、放大器、滤波器、采样器和数字信号处理等技术，将心脏产生的微弱电信号转化为数字信号，从而得到心电图。
- 1 -。
心电信号预处理原理
心电信号预处理原理
心电信号预处理是指在对心电信号进行分析和处理之前，对原始心电信号进行一系列的处理步骤，以提高信号质量、减少噪音和干扰，使信号更适合后续的分析和应用。
预处理的原理涉及到多个方面：
1. 滤波，心电信号通常包含各种频率的噪音和干扰，滤波是预处理的重要步骤。
常用的滤波器包括高通滤波器和低通滤波器，用于去除基线漂移和高频噪音。
滤波的原理是通过设定合适的截止频率，只保留心电信号中有用的频率成分。
2. 去噪，心电信号可能受到各种干扰，如肌肉运动、电源干扰等，需要采用去噪技术。
常用的去噪方法包括小波变换去噪、均值滤波、中值滤波等，去噪的原理是通过数学模型或统计学方法，将噪音信号与心电信号分离或抑制。
3. 基线漂移校正，心电信号中常常存在基线漂移，即信号整体偏离基准线的现象。
基线漂移校正的原理是通过计算信号的均值或斜率，将信号整体平移或调整，使得信号整体回归到基准线附近。
4. 放大，在预处理中，有时需要对心电信号进行放大，以增强信号的幅度，使得信号更易于观察和分析。
放大的原理是通过调节放大倍数或增益，使得信号幅度适合后续处理和分析的要求。
总的来说，心电信号预处理的原理是通过滤波、去噪、基线漂移校正和放大等技术手段，对原始心电信号进行处理，以提高信号质量，减少干扰和噪音，为后续的心电信号分析和诊断提供更可靠的数据基础。
心电信号处理的方法与技巧分享
心电信号处理的方法与技巧分享引言：心电信号是一种重要的生物电信号，可以反映人体心脏的电活动情况，对于心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。
心电信号的处理是心电医学领域的一项核心工作，本文将分享一些心电信号处理的方法与技巧，帮助读者更好地了解和应用心电信号处理技术。
一、心电信号获取与预处理1. 心电信号的获取心电信号可以通过心电图仪器获取，一般是通过电极贴在人体皮肤上收集心电信号。
在采集过程中，应确保电极与皮肤的贴合紧密，避免干扰信号的外界因素，如电线或手机。
同时，需要保持患者身心放松，避免肌肉活动引起的干扰。
2. 心电信号的预处理心电信号采集后，通常需要进行一系列的预处理工作，以去除噪声和干扰，更好地分析和理解信号。
常见的心电信号预处理步骤包括：滤波、去基线漂移、去除伪差、降噪等。
二、心电信号的特征提取心电信号中包含了丰富的生理和病理信息，通过对信号进行特征提取，可以帮助医生分析心电图，并判断患者的心脏状况。
常见的心电信号特征包括：心率变异性、QRS波形、ST段与T波形态等。
1. 心率变异性(HRV)心率变异性指的是心跳间期的变化，是心脏自主神经系统活动的反映。
通过对心电信号的R波峰进行检测和计算，可以得到心率变异性的特征参数，如标准差、频域分析参数等。
心率变异性的分析可以评估心脏的自律性和心血管系统的功能状态，对于诊断心律失常、冠心病等疾病具有重要意义。
2. QRS波形分析QRS波形是心电图中最明显的特征波形之一，通过对QRS波形的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的传导系统是否正常。
常用的QRS波形特征参数包括QRS波宽度、振幅等，对于心肌梗死、心室肥厚等疾病的诊断有一定参考价值。
3. ST段与T波形态分析ST段与T波形态的异常变化常常与心肌缺血、心肌损伤等疾病相关。
通过对ST段与T波形态的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的供血情况以及心室复极的异常情况。
常用的ST段与T波形态特征参数包括ST段抬高或压低程度、T波平坦度等。
心电信号滤波处理原理
心电信号滤波处理原理
心电信号滤波处理是为了去除噪声或者干扰，保留心电信号的有效信息。
其原理可以分为以下几个步骤：
1. 信号采集：心电信号经过电极采集后转化为模拟电信号。
2. 模拟滤波：对采集到的模拟心电信号进行滤波处理，主要包括低通滤波和高通滤波。
其中低通滤波去除高频噪声，保留低频的心电信息；高通滤波去除低频噪声，保留高频的心电信息。
3. 模数转换：经过滤波的模拟心电信号转化成数字信号，通过模数转换器将模拟信号转化为数字表示。
4. 数字滤波：对数字信号进行滤波处理，可以采用数字滤波器，如低通滤波和高通滤波器。
数字滤波器广泛使用数字滤波器设计方法，如FIR滤波器或IIR滤波器。
5. 数据处理：通过数据处理算法对滤波后的心电信号进行降噪处理，常见的方法有加权平均、小波变换、小波包变换等。
6. 结果显示：将处理后的心电信号进行可视化显示或者保存等操作，方便医生进行分析和诊断。
通过以上步骤，心电信号滤波处理可以有效去除噪声，提取出有效的心电信号，帮助医生进行心脏病的诊断和分析。
人体心电信号处理方法研究
人体心电信号处理方法研究近年来，随着智能医疗、远程监测的应用不断推广，人体心电信号处理方法的研究也越来越受到关注。
人体心电信号是一种很常见的生物信号，它反映了心脏肌肉的活动情况和生理状态。
因此，对人体心电信号进行科学分析和处理，对于了解人体生理状况、诊断疾病以及制定有效的治疗方案等方面都有很大的帮助。
一、人体心电信号的特点和处理方法在进行人体心电信号处理之前，我们首先需要了解心电信号的基本特点。
人体的心电信号由于其传输特点等原因，具有一定的复杂性和难度，需要通过专业的处理方法来实现信号的有效提取和分析。
目前，人体心电信号的处理方法主要包括以下几种：1. 传统的信号处理方法传统的信号处理方法主要是基于模拟电路进行信号采集和滤波等处理，常用的滤波方法有低通滤波、带通滤波和高通滤波等。
此外，还有一些特殊的滤波方法，如小波变换滤波（Wavelet Filter）等。
2. 数字信号处理方法数字信号处理方法主要是基于数字信号处理器（DSP）或微控制器（MCU）等设备进行信号处理。
数字信号处理器主要用于对心电信号进行数字滤波、谱估计和功率谱密度估计等工作。
数字信号处理方法在信号处理速度、处理精度和灵活度等方面都有较大的优势。
3. 人工智能方法人工智能方法主要包括神经网络、支持向量机和模糊逻辑等方法。
这类方法在处理心电信号方面主要是通过机器学习的方式实现，对心电信号进行特征提取和分类分析等工作。
这类方法可以有效提高诊断和预测的准确性，并有望用于医学影像分析和远程监测等领域。
二、人体心电信号处理方法的应用和前景人体心电信号的处理方法在现代医疗中得到了广泛的应用。
在临床病理分析方面，心电信号分析可以被用来诊断心脏病、心律失常、猝死等疾病。
此外，心电信号还可以被用作健康监测的工具，在运动训练、心理调节和疾病预测等方面都可以发挥重要作用。
对于未来的研究方向，人体心电信号处理方法的自动化、高效化和精细化已经成为了主流。
一方面，通过开发新的信号处理算法和模型，可以实现更高效、更准确的心电信号处理。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2016 —2017 学年第二学期）课程名称：生物医学信号处理开课实验室：信自445 设备编号：实验日期：2017.6.13一、实验目的1、对心电信号的记录、处理，心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。
2、能利用MATLAB GUI设计简单GUI程序。
二、实验原理1、心电信号属生物医学信号，具有如下特点：信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级；属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下；干扰特别强。
干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。
2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。
3、基线漂移：基线漂移是因为呼吸，肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下漂移的情况。
三、实验内容及步骤1、查询心电信号处理相关资料。
了解心电信号的记录、处理，心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂。
（1）心电信号相关资料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。
（2）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、编译、理解所提供的程序程序clear; %清空工作区close all; %关闭所有窗口clc; %清空命令区域load 100_ECG_0_20 %读取心电信号%%%Eliminate Baseline Drift %消除基线漂移s1=ECG_2;s2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;%%%apply Wavelet Transform %进行小波变换[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);%%%Denoise %去噪处理[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);%%%thresholding1 %阈值选择max_value=max(cleanecg);mean_value=mean(cleanecg);threshold=(max_value-mean_value)/2;%%%R detection algorithm %提取R波a5=appcoef(C,L,'db4',5);C1=[a5;d5;d4;d3];L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');R_detect_squared=R_detect_signal.^2; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %计算心率%%%Beat_Rate_Extraction_Algorithmfor a=1:length(R_detect_squared)if R_detect_squared(a)>thresholdR_detect_new(a)=R_detect_squared(a);elseR_detect_new(a)=0;endendmean_R_detect=5*mean(R_detect_new);for q=1:length( R_detect_new)-1if R_detect_new(q)< mean_R_detectR_detect_new(q)=0;endend%%%%%%%%%%%%%%%%%%d=0;for b=1:length( R_detect_new)-1if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0)d=d+1;indext(d)= b+1;endendfs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;time=indext.*1/fs_R_deetect;ind=0;for z=1:length(time)-1ind=ind+1;time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);endav_time=mean(time_diff);Square_Number=av_time/.2;beat_Rate=300/Square_Number;high=max(R_detect_new); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Plot the Orginal Signal and Eliminating Baseline Drift signalsubplot(411);plot(s1);title('Orginal Signal');subplot(412);plot(s1-s2);title('Baseline drift Elimination');subplot(413);plot(cleanecg);title('Main Signal');subplot(414);plot(R_detect_new);title('R detected Signal');text(length(R_detect_new)/2,high,['Beat Rate=',num2str(fix(beat_Rate))],'EdgeColor','red'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3、利用MATLAB GUI平面设计与本实验有关的GUI程序选择并绘制心电信号% --- 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 s1load 100_ECG_0_20sel = get(handles.popupmenu1,'value');switch selcase 1s1 = ECG_1;case 2s1 = ECG_2;end%s1=ECG_1plot(handles.axes1,s1,'red');绘制s1-s2心电信号图% --- 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 s1 ecgsmooths2=smooth(s1,150);ecgsmooth=s1-s2;plot(handles.axes2,s1-s2,'red');画cleanecg图% --- 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 ecgsmooth cleanecg C L d8 d7 d6 d5 d4 d3 d2 d1[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);%%%Denoise[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);plot(handles.axes3,cleanecg,'red');画 R_detect_new图% --- 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)%%%thresholding1global cleanecg C L d5 d4 d3 R_detect_new threshold R_detect_squared max_value=max(cleanecg);mean_value=mean(cleanecg);threshold=(max_value-mean_value)/2;%%%R detection algorithma5=appcoef(C,L,'db4',5);C1=[a5;d5;d4;d3];L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)];R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');R_detect_squared=R_detect_signal.^2;plot(handles.axes4,R_detect_new,'red')选择心电信号区间% --- Executes on selection change in popupmenu1.function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = get(hObject,'String') returns popupmenu1 contents as cell array% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu1显示心率大小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控制edite显示心率的按键% --- 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)%%%Beat_Rate_Extraction_Algorithmglobal R_detect_new indext time_diff high cleanecg C L d5 d4 d3 threshold R_detect_squaredmax_value=max(cleanecg);mean_value=mean(cleanecg);threshold=(max_value-mean_value)/2;%%%R detection algorithma5=appcoef(C,L,'db4',5);C1=[a5;d5;d4;d3];L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)];R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');R_detect_squared=R_detect_signal.^2;for a=1:length(R_detect_squared)if R_detect_squared(a)>thresholdR_detect_new(a)=R_detect_squared(a);elseR_detect_new(a)=0;endendmean_R_detect=5*mean(R_detect_new);for q=1:length( R_detect_new)-1if R_detect_new(q)< mean_R_detectR_detect_new(q)=0;endend%%%%%%%%%%%%%%%%%%d=0;for b=1:length( R_detect_new)-1if ( R_detect_new(b)==0) && ( R_detect_new(b+1)~=0);d=d+1;indext(d)= b+1;endendfs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;time=indext.*1/fs_R_deetect;ind=0;for z=1:length(time)-1ind=ind+1;time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);endav_time=mean(time_diff);Square_Number=av_time/.2;beat_Rate=300/Square_Number;high=max(R_detect_new);set(handles.edit1,'string',beat_Rate);（2）GUI界面设计用GUI平台设计界面，5个Push Button按键分别为：pushbutton1输入信s1;pushbutton2输入信号s1-s2;pushbutton3输入信号cleanecg;pushbutton4输入信号R_detect_new,pushbutton5显示Beat Rate四个Axes分别为：axes1, axes2,axes3,axes4。