matlab心电信号R波检测
使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法总结
使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法总结引言心电图是一种用来记录心脏电活动的方法，通过测量心脏产生的电信号，并将其转化为图形，可以帮助医生判断心脏的健康状况。
心电图分析在医学诊断中具有重要的意义，可以帮助医生发现心脏疾病的异常情况。
其中，心律失常是一种常见的心脏疾病，严重的心律失常可能危及患者的生命安全，因此心律失常检测具有重要的临床价值。
本文将介绍使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法，并总结一些相关的技术和工具。
心电图的基本原理心电图的基本原理是依靠测量心脏产生的电信号，并将其转化为图形显示。
正常情况下，心脏的电信号呈现出一定的规律性，通过观察和分析心电图波形，可以判断心脏的健康状况。
心电图分析的步骤使用Matlab进行心电图分析的一般步骤如下：1. 导入心电图数据：将采集到的心电图数据导入Matlab中，通常可以使用文本文件或者导入工具进行导入。
2. 数据预处理：对导入的心电图数据进行预处理，包括滤波、去噪和去基线等操作。
滤波可以去除信号中的噪声和干扰，使信号更加平滑；去噪可以去除信号中的伪迹和杂散噪声，提高信号质量；去基线可以去除信号中的直流分量，使信号更易于分析。
3. 特征提取：通过分析心电图波形，提取一些特征参数来描述心脏电活动的特点。
常见的特征参数包括R峰的位置、T峰的形态、QRS波群的宽度和波形形态等。
通过这些特征参数，可以对心脏电活动进行定量分析和比较。
4. 心律失常检测：根据特定的算法和规则，对提取的特征参数进行心律失常检测。
常见的心律失常包括心房颤动、室性心动过速、室上性心动过速等。
通过分析心电图波形和特征参数，可以判断出心律失常的类型和程度。
5. 结果显示：将心电图分析的结果通过图形显示出来，以便医生进行观察和诊断。
通常可以显示心电图波形、特征参数和心律失常检测结果等。
心电图分析的工具和函数在Matlab中，有一些常用的工具和函数可以用于心电图分析，包括信号处理工具箱、波形处理工具箱、模式识别工具箱等。
心电信号滤波处理matlab报告
心电信号滤波处理matlab报告一、需求分析。
心电信号是用于检测人体心脏功能的信号。
在记录和处理心电信号时，由于各种原因，会有各种不同的噪声和干扰信号，这些都会影响到分析心电信号的正确性和准确性。
为了处理这些噪声和干扰信号，需要对心电信号进行滤波。
在本文中，我们将使用MATLAB对心电信号进行滤波处理。
二、滤波处理方法。
主要有以下两种方法：1、数字滤波器法。
数字滤波器法是通过数字滤波器对信号进行处理。
数字滤波器是由数字电路组成的，可以对信号进行模拟处理。
数字滤波器法可以根据所需的滤波器特性，尤其是通带特性、截止频率等滤波参数设计数字滤波器。
2、小波变换法。
小波变换法是将信号分解成多个频带，每个频带的特征都不一样。
这样，可以对不同频率的信号进行不同的处理，从而达到更好的滤波效果。
小波变换法常用于去除心电信号中的基音干扰。
三、matlab代码实现。
接下来，将使用MATLAB对ECG信号（心电信号）进行滤波处理。
1、读取ECG信号。
首先，需要加载ecg.mat，这是一个包含心电信号的MATLAB数据文件。
load ecg;。
plot(ecg); 。
2、数字滤波器处理。
接下来，我们将使用数字滤波器对信号进行处理，以去除高频噪声。
例如，我们可以使用高通滤波器，相当于在信号中去除低频成分。
设计高通滤波器：fcuts = [50 60];。
mags = [0 1];。
devs = [0.005 0.005];。
[n, Wn] = buttord(fcuts/(Fs/2), mags, devs);。
[b, a] = butter(n, Wn, 'high');。
对信号进行滤波处理：ecg1 = filter(b,a,ecg);。
然后可以将处理后的信号与原始信号进行比较，以查看滤波后的效果。
plot(ecg1); % 滤波后的信号。
hold on;。
plot(ecg); % 原始信号。
3、小波变换处理。
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心电信号实时处理的研究.kdh.
第 09卷第 3期中国水运 Vol.9 No.3 2009年 3月 China Water Transport March 2009收稿日期:2009-02-25作者简介:余永纪(1984-,男,杭州电子科技大学电子信息学院在读研究生,研究方向为电子信息系统集成。
基金项目:浙江省科技厅计划项目(2005C33006基于 Matlab 心电信号实时处理的研究余永纪,张亚君,洪明(杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州 310018摘要:该文基于 Matlab 强大功能的考虑, 利用 Matlab 软件作为技术平台, 实现了 PC 机与单片机实时串行通信和心电数据的实时处理,完成心电数据的采集与传输、数据存储、数字滤波、QRS 波检测及结果图形显示等功能。
利用这个方法可以避开复杂的算法,简单编程就可以实现心电数据的实时处理和分析,提高了开发效率,对心电检测技术的研究有一定的实用性。
关键词:Matlab;心电信号;回调函数;实时中图分类号:TP274 文献标识码:A 文章编号:1006-7973(200903-0105-03引言一个心电监测系统在采集到心电信号之后都要进行较为复杂的数据处理和分析,如数字滤波、QRS 波检测、心律失常分析等。
Matlab 是美国 Mathworks 公司开发的面向理论分析研究、工程计算数据处理和绘图的一套具有强大功能的软件系统。
运用 Matlab 软件进行这些方面的应用可以起到事半功倍的效果。
该文介绍利用 MATLAB 软件作为技术平台, 在心电数据采集之后实现 PC 机与单片机实时串行通信, 并进行滤波处理、数据存储、QRS 波检测和波形显示的方法。
该方法充分发挥了 Matlab 的优势, 实现了心电数据的实时处理和分析, 简单实用。
一、系统原理图 1 系统原理图系统原理如图 1所示。
系统以 MSP430F449为下位机, 主要完成心电信号的采集功能。
这一部分主要包括心电采集电路、信号放大电路、滤波电路等。
(完整word版)matlab心电信号R波检测
原理（写出具体的计算公式）
心电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所测得的心电波形各异,且不同个体的心电信号存在差异,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,如图(2一1)所示"如果心脏发生了病变,就会使得心电信号在周期和波形形态上发生某些畸变,有关的心电图学专著二中给出了大量心脏病变的心电图示例,足以说明心电波形的复杂多变性和电生理机理的复杂性"由于ECG信号容易受到各种噪声干扰的影响和其本身波形形态的复杂多变,一般情况下,直接利用ECG信号的时域波形进行信号分类和疾病诊断比较困难,更多的是要对时域ECG信号进行某种变换或处理,提取ECG信号的变换域特征进行分析和判断"体表心电图时域波形信号的幅度范围一般在IOuV一4mv之间,典型值为lmv左右"从时域波形中可以看出,ECG信号特征段的分界处是波形上的拐点,即波形变化起伏最大的点,这也是ECG信号波形检测与定位时最关注的点,关于心电信号中典型波段及特征点所代表的生理学意义将在下一节中进行较为详细的论述"
(3)对每个心动周期段信号的尺度一时间图,分别找出在每一个尺度下的正的极大值点和负的极大值点,将其连成线得到正!负模极大值线"由每条正!负模极大值线的斜率求出该点对应的李氏指数,根据李氏指数判据剔除李氏指数小于O和大于1所对应的模极值线。
(4)因为信号的连续小波变换的模极值线有可能出现中断现象,所以需对每一条正!负模极大值线进行直线拟合,以分别求出它们在尺度a二0的时间位置,若在a=0时正。负模极大值并不收敛于同一个点,则取二者的平均值作为R波的初步位置。
心电信号R波检测分析与处理
实验报告一、实验目的1.读取心电信号2.进行R波检测3.进行异变分析二、实验工具1.PC机2.Matlab软件三、实验原理及结果1.读取心电信号（1）心电数据文件存储方式心电数据文件在存储时为了节省存储空间，使用了自定义的格式，因此无法通过直观方式去读取心电数据。
一个心电数据记录由三个部分组成：(1)头文件(拓展名是hea)；(2)数据文件(拓展名是dat)；(3)注释文件(拓展名是art)”】。
[．hea]文件由ASCII码字符组成。
以234．hea为例：234 2 360 650000234．dat 2l2 200 11 l024 l008 18427 0 M LII234．dat 2l2 200 11 1024 1051 21057 0 Vl# 56 F 1971 3655 x2# None# The PVCs are uniform第一行从左到右分别代表文件名序号，导联数目，采样频率，采样点数；第二行从左到右记录导联1的数据，包括文件名，存储格式，增益，AD分辨率，ADC 零值，第一个采样点值，校验数，注解(如果是0，可以从中间读取任意一段输出)，导联类型；第三行从左到右记录导联2的数据，内容同第二行一致；最后几行以#开始的为注释行，一般说明患者的情况以及用药情况等。
[．dat]文件采用212格式进行存储。
“2l2”格式是针对两路导联的数据库记录，这两路导联的数据交替存储，每三个字节存储两个数据。
这两个数据分别采样自导联l和导联2，第一个字节作为导联1数据的低8位，第二个字节的高四位作为导联l数据的高四位；第二个字节的低四位作为导联2数据的高四位，第三个字节作为导联2数据的低8位，以234．dat为例。
按照“2l2”的格式，前三个字节为“F0 34 1B”，两路导联值分别为0x3F0和0x41B，转换成十进制分别为1008和l051，这两个值分别是两路导联的第一采样点值，后面依此类推。
[．art]采用二进制存储，格式定义比较复杂。
Matlab在医学信号处理中的应用示例
Matlab在医学信号处理中的应用示例引言：医学信号处理是指将医学上获得的各种生理信号通过数字信号处理技术进行分析、提取和处理，以获取有关患者生理状态的信息。
随着计算机技术的快速发展，Matlab作为一种功能强大的数学软件，被广泛应用于医学信号处理领域。
本文将介绍几个Matlab在医学信号处理中的应用示例，以展示其在该领域具有的潜力和优势。
一、脑电图（EEG）信号处理脑电图是记录脑电活动的一种生理信号。
通过分析和处理脑电图信号，可以了解脑功能、疾病和药物对脑的影响等。
Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，可以对脑电图信号进行不同的处理和分析。
1.1 频率分析频率分析是脑电图信号处理中常用的方法之一。
通过使用Matlab的快速傅里叶变换（FFT）函数，可以将时域的脑电图信号转换为频域的频谱图，以便观察信号中不同频率成分的分布情况。
这种分析可以用于检测脑电信号中的异常频率成分，如癫痫发作。
1.2 时频分析时频分析是将频谱分析应用于时变信号的一种方法。
在脑电图信号处理中，时频分析可以用于研究不同频率成分在不同时间上的变化情况，以揭示潜在的脑电活动。
Matlab提供了多种时频分析工具，如连续小波变换（CWT），可以帮助研究人员进一步了解脑电信号的特性。
二、心电图（ECG）信号处理心电图是记录心脏电活动的一种生理信号。
通过对心电图信号进行处理和分析，可以帮助医生判断心脏功能和诊断心脏疾病。
Matlab在心电图信号处理中具有广泛的应用。
2.1 心率变异性（HRV）分析心率变异性是描述心率时间间隔变化的一项重要指标。
通过使用Matlab的HRV工具箱，可以计算出心电图信号的各种HRV参数，如标准差、频域参数等。
这些参数可以用于评估心脏自律性、心脏功能异常以及对心脏疾病的治疗效果等。
2.2 心电图滤波心电图信号通常存在噪声，并且与心脏电活动重叠，因此需要对信号进行滤波处理。
Matlab中提供了多种滤波器设计方法和滤波函数，可以帮助去除心电图信号中的噪声，并提取出心脏电活动的有效信息。
基于Matlab的小波提升与心电信号R波检测
基于Matlab的小波提升与心电信号R波检测岑小林;胡佳宗;陈援峰【摘要】本文以MIT-BIH心电数据库作为研究对象，简要介绍了使用小波变换进行心电信号检测的原理和小波提升算法的机制，阐述了采用提升小波变换的方法分解ECG信号并对R波进行定位的流程。
给出了matlab示例代码。
%We used the MIT-BIH database in our research, introduced the theary of ECG detection using wavelet transform and the mechanism of the Lifting Scheme, we explained how to decompose ECG signal by Lifting Scheme, and how to locate the position of R-Wave. We also give the example code of matlab.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】2页(P132-133)【关键词】MIT-BIH;小波提升;Matlab【作者】岑小林;胡佳宗;陈援峰【作者单位】广州城市职业学院广东广州 510405;广州城市职业学院广东广州510405;广州城市职业学院广东广州 510405【正文语种】中文【中图分类】R540.41心电信号是最重要的生命体征信号之一。
心脏病患或潜在的心脏病患,包括心血管疾病高危人群、亚健康人群、病情待定人群,通过心电设备记录患者在正常生活、工作及活动时的心电变化并且加以分析,可以帮助确定病情,或者捕捉到潜在的心脏疾病的心电信息,对患者起到预警及监护作用。
新型心电监测设备普遍具备了智能诊断功能。
这一功能是建立在对心电图的自动分析基础之上。
要能够自动分析心电图,R波的检测是最基本的,这是因为从心电图上看,R波一般是幅度最大的波,最容易被检测到。
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《生物医学信号处理》实习报告
图1-1标准的心电波形图
不同导联所记录的心电图,在波形表现上会有所不同,但一个正常的心电波形周期图基本上都是由一个P波,一个QRS披群,一个T波以及过渡期所组成"有时在T波后,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,现以MLH导联的正常心电图波形为例,如图(1一l)所示,对心电波形的主要组成及其特点进行简要介绍"。
(1)P波:也叫心房去极波,反映的是左右两心房去极化过程的电位变化"波形一般圆钝光滑,历时0.08一0.11:,波幅不超过0.25mV"两心房复极化过程所产生的电位变化称为T a波,它通常与P一R段!QRS波群或S一T段重叠在一起,且波幅很低,在心电图上不易辨认"。
(2)P一R间期(或称P一Q间期):是P波起点到QRS波群起点之间的时间间隔,反映了自心房除极开始至心室除极开始的一段时间"正常成人的P一R间期为0.12一0.20:"若超过0.205,一般表明有房室传导阻滞的发生"P一R间期的长短与年龄及心率有关。
(3)QRS波群:反映两心室去极化过程的电位变化"典型的QRS 波群包括三个紧密相连的电位波动:第一个向下的波称为Q波;紧接着是向上!高而尖峭的R波;最后是向下的S波"在不同导联中,这三个波不一定都出现,各波的幅度变化也较大"历时约0.06一0.105"。
(4)S一T段:指Q RS波群终点与T波起点之间的线段,一般与零电位基线平齐"在这段时期内,因心室各部分都已全部进入除极化状态,但尚未开始复极,故心室各部分之间没有电位差存在,心电曲线恢复到基线水平"但若有冠状动脉供血不足或心肌梗死等情况发生时,S一T段常会偏离基线,并超过一定的幅度范围"。
(5)T波:反映两心室复极化过程的电位变化"波形圆钝,升降支并不完全对称,波形的前支较长而后支较短,占时约0.05一0.255"T波方向应与QR S波群的主波方向一致"在以R波为主的导联中,其波幅应不低于本导联R波的1/10。
(6)Q一T间期:指从Q R S波群起点到T波终点之间的时间,它代表心室开始去极化到全部复极化完毕所需的时间"这一间期的长短与心率密切相关"心率越快,Q一T间期越短:反之,则Q一T 间期越长"正常的Q一T间期依心率!年龄及性别不同而有所不同.当心率为75次/分时,Q一T间期为0.30一0.405"分析Q一T间期的变化,对疾病的早期诊断和分析抗心律失常药物对心脏的影响,可起到一定的辅助作用"由于Q一T间期受心率的影响比较大,临床上经常采用修正的Q一T间期,即采用Bazett公式计算:
(7)U波:T波后0.02一0.04:可能会出现一个与T波方向一致的低宽U波,其成因和生理意义目前尚不十分清楚"。
本文注重于QRS波的检测，而在查阅一些文献资料以后，发现QRS波的检测主要分为基于小波变换的心电信号OR S波检测与基于EMO与Marr小波变换的心电信号ORS波检测两种。
基于小波变换的心电信号O R S波检测
小波变换可以分为连续小波变换(C WT)、离散栅格小波变换(DWT)和离散序列的小波变换(DSwT)。
信号x(t）的小波变换定义
式是：其中是基本小波又
称母小波函数是母小波经过移位和伸缩所
生的一组函数,称之为小波基函数,a是尺度因子,它实现对母小波函数的伸缩变换,b是时移变量,它实现对母小波函数的移位变换,以确定对信号分析的时间中心"在连续小波变换中,a、b、t均是连续变量,而在离散小波变换中,需对它们进行离散化,常取
当时就称之为二进离散小波变换，然而取
时，在实际信号分析中有时显得尺度跳跃跨度太大,当希望尺度a 在a>O的范围内取任意值进行分析时就需要进行连续小波变换"下面将根据心电信号的连续小波变换模极大值线检测和定位R波峰。
心电信号的R波峰是奇异点,而且它具有较大的幅度和较高的斜率等典型特征,根据基于小波变换的信号奇异性检测理论可知,每个R波的位置都对应于小波变换的模极大值的汇聚点,所以本
波变换对相应低阶IMF分量叠加得到的重构信号进行奇异性分析,从而实现对原始心电信号QRS波的准确检测和定位。
EM D分解:
EMD分解的低阶本征模态分量中包含原信号的骤变部分,而高阶本征模态分量中包含缓变部分。
在心电信号中,对于高瞬时幅频的QRS波群自然就被分配到低阶高频模态分量中,而且R波的局部特征在第一、二本征模函数分量中得到了明显体现。
但EMD算法中包含局部求极值!样条插值!边界效应处理等步骤,其计算量相当可观,使得处理速度非常缓慢,而且目前没有快速算法,因此无法满足实时动态检测的要求"而且每分解出一个本征模函数分量,计算量将增大一倍,所以本文根据心电信号的时频特性和检测的实时性要求,提出只对心电信号作三层经验模式分解处理,然后将分解得到的第一、二、三本征模函数分量直接相加重构得到一个新信号,通过对此新信号进行奇异性分析来实现QRS波的检测和定位,这样不仅可以有效抑制基线漂移,高幅P波!T波以及伪差信号等低频干扰以及边界效应,而且还能将处理速度提高几倍。
但是由第一、二、三模函数分量相加所构成的信号中往往还会包含QRS 波带宽以外的频率分量,所以直接对它进行阂值判决的R波检测算法的正确检测率必然不高,而且容易受到高频噪声的干扰,抗干扰能力较差,但是把它作为定位R波的预处理信号是不错的选择"另外EMD分解中筛选过程的中止准则常用方差,但也可根据信号特点手动设定筛选次数"研究发现,筛选次数小,QRS波在本征模函数域对应的分量越不明显;而筛选次数越多,中心频率越大,特别是运算量成倍增长"通过反复实验尝试,本研究通过对心电数据进行8次筛选,以极小的分解损失换取高的计算速度,而且丝毫不影响QRS波的提取效果。
小波基的选取
由前面的讨论可知,在基于离散小波变换的QRS检测中,定位算法及检测效果与小波基函数的选择密切相关,Marr小波(又称Mexicanhat小波)具有良好的连续性、对称性以及指数衰减性,并且还具有一阶消失矩等性质,非常适合对信号进行奇异性检测。
Marr小波的母函数是高斯函数的二阶导数与常数的乘积,表达式为:
因为它像墨西哥帽的截面,所以也常称之为墨西哥帽小波。
Marr 小波函数属于二次微分小波,在时域和频域都有很好的局部化,并
且满。
由于Marr小波函数具有无限光滑性以
及无穷次可微,并且不对单独的噪声点敏感,再加上其独特的时域性质,能使包含信息的特征点特别突出,因此本文选用Ma rr小波基进行R波峰值奇异点检测,应具有良好的定位特性和分析精度"
根据Marr小波基函数,计算得到相应的小波分解低通和高通滤波器的系数l和h,如下图2-1所示：根据人和气就可以利用Mallat 算法递归计算出信号的小波变换。
图2-1
基于Ma rr小波变换的R波峰值奇异点定位
由前面的讨论可知,信号x(t)的所有奇异点在尺度一时间平面的模极大值线上,且其小波变换在
充分接近于零时,其模极大值点就是信号的突变点。
由于Marr小波是二次微分小波,而且图形是以原点左右对称的,因此原始信号的奇异点在其小波变换的各层细节信号上仍然保持为极大值,这就使得对原始心电信号R波峰值奇异点的检测可以转化为对特征尺度上细节信号的极大值点的检测"相比之下,Marr小波能克服采用一次微分小波检测信号奇异点时存在的以下缺陷:(l)一次微分小波检测算法需通过检测小波模极大值对的过零点来定位信号奇异点,而过零点易受到噪声干扰,使得定位精度的稳定性难以保证。
(2)一次微分小波变换算法中需借助于一对相邻的模极值点位置及两者之间的斜率间接确定R波位置,并且还要根据特征尺度进行时移修正,其计算过程相对比较复杂和繁琐。
而我们以软件为主的方法实现Q R S波的检测滤波之后的信号一般经过一些变换以提高Q R S波的份量，进而采用一系列阈值进行判别，这些阈值有固定阈值法，也有可变阈值法。
前者由于可能的干扰或高P、高T波的存在，若其滤波后超过其阈值便会产生假阳性(F P，f a l s e p o s i t i v e)结果；另外，当心律失常或Q R S波幅度变小，阈值设置过高，会导致漏检产生假阴性(F N，f a l s en eg a t i v e)结果。
由于固定阈值的这些缺点，有研究者提出了用可变阈值检测，以提高检测的精确率，
t i t l e('N O I S Y E C G纠正及校准前的R波信号');
s u b p l o t(2,1,2),p l o t(1:l e n s i g,s i g,r v a l u e,s i g(r v a l u e),' r.');
t i t l e('N O I S Y E C G纠正及校准后的R波信号');
结论（画出要求的图形）:
ECG-R波检测所获得的结果如下图3-1与图4-1所示：
图3-1
图4-1
而NOISYECG-R波检测所获得的结果如下图5-1与图6-1所示：
图5-1
图6-1 总结：
实习报告分数：
指导教师：。