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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。
基于Matlab的心电QRS波群检测方法研究

基于Matlab的心电QRS波群检测方法研究
张洪军;张福强
【期刊名称】《齐鲁师范学院学报》
【年(卷),期】2010(025)004
【摘要】本文以MIT-BIH心电数据库作为研究对象,使用Matlab软件,首先对心电信号的噪声进行了巴特沃斯滤波,然后基于小波变换检测ECG信号各个参数奇异点的原理,对ECG信号进行了分析,较准确的检测了QRS波群的相关信息,效果良好.【总页数】3页(P41-43)
【作者】张洪军;张福强
【作者单位】山东省工会管理干部学院信息工程系,山东,济南,250100;山东省工会管理干部学院信息工程系,山东,济南,250100
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于小波变换的心电图QRS波群检测方法研究 [J], 王文;孙世双;周勇
2.基于Pan-Tompkins的运动心电QRS波群实时检测的研究 [J], 苏志同;吴琼琼
3.基于小波变换的心电图QRS波群检测方法 [J], 王晓玲;朱坚民;郭冰菁
4.基于差分法及形态学运算检测腕带式心电信号QRS波群的方法 [J], 李浩然
5.基于ResNet与BiLSTM的心电QRS波群检测方法 [J], 黄毅;孙为军;王丹雷;伍贤美;袁永浩
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matlab心电信号R波检测

《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Q R S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M L H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0.25m V"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!Q RS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Q R S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)Q RS波群:反映两心室去极化过程的电位变化"典型的Q R S 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QR S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"。
(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。
第04课 matlab心电信号R波检测

《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。
如何使用Matlab进行心电信号分析和心律失常检测

如何使用Matlab进行心电信号分析和心律失常检测引言:心电信号分析和心律失常检测是临床医学和生物医学工程领域中重要的研究内容。
随着计算机技术的发展和数据处理的能力提升,基于Matlab的心电信号分析方法逐渐成为了研究人员的首选。
本文将介绍如何使用Matlab进行心电信号分析和心律失常检测,包括数据预处理、特征提取和分类识别等方面。
一、数据预处理心电信号采集设备通常会在测量过程中引入一些噪声,而且数据量庞大,因此在进行心电信号分析之前,首先需要进行数据预处理。
Matlab提供了多种函数和工具箱用于数据预处理,包括滤波、降噪和去除基线漂移等。
1.1 滤波滤波是常用的数据预处理方法之一,可以去除心电信号中的高频噪声和低频干扰。
Matlab中提供了多种数字滤波器设计和滤波函数,如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
根据信号的特点和需求,选择适当的滤波器进行滤波处理。
1.2 降噪降噪是为了减少心电信号中的噪声干扰,提高信号的质量。
Matlab提供了多种降噪方法,如小波降噪、局部平均法和高斯滤波等。
可以根据信号的特点选择适当的降噪方法进行处理。
1.3 基线漂移去除由于测量设备和生理原因等因素,心电信号中常常存在基线漂移,即信号整体上升或下降的现象。
这种漂移会干扰信号的分析和处理,因此需要进行去除。
Matlab提供了多种去除基线漂移的方法,如线性拟合法和小波去噪法等。
二、特征提取心电信号中包含了丰富的生理和病理信息,通过提取心电信号的特征可以更好地进行心律失常的检测和分类。
Matlab提供了多种特征提取函数和工具箱,如时域分析、频域分析和小波分析等。
2.1 时域分析时域分析主要针对心电信号的时间特性进行分析,如心跳间期、QRS波峰和ST段变化等。
Matlab提供了多种时域特征提取函数,如平均心率、标准差和RR间期等。
2.2 频域分析频域分析主要针对心电信号的频率特性进行分析,如心率变异性和频率成分等。
Matlab提供了多种频域特征提取函数,如功率谱密度和频谱熵等。
利用MATLAB进行心电图信号处理与分析

利用MATLAB进行心电图信号处理与分析心电图(Electrocardiogram,简称ECG)是一种记录心脏电活动的重要手段,通过对心电图信号的处理与分析可以帮助医生判断患者的心脏健康状况。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件,被广泛运用于心电图信号处理与分析领域。
本文将介绍如何利用MATLAB进行心电图信号处理与分析,包括信号预处理、特征提取、心率检测等内容。
1. 信号预处理在进行心电图信号处理之前,首先需要对原始信号进行预处理,以提高后续分析的准确性和可靠性。
常见的信号预处理方法包括滤波、去噪和基线漂移校正等。
1.1 滤波滤波是信号处理中常用的技术,可以去除信号中的噪声和干扰,保留有用的信息。
在心电图信号处理中,常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱,可以方便地实现各种滤波操作。
1.2 去噪心电图信号往往受到各种干扰和噪声的影响,如肌肉运动、呼吸运动等。
去噪是信号预处理中至关重要的一步,可以有效提取出心电活动的真实信息。
MATLAB中有多种去噪算法可供选择,如小波去噪、均值滤波等。
1.3 基线漂移校正基线漂移是指心电图信号中由于各种原因引起的直流成分变化,会影响后续特征提取和分析的准确性。
在预处理阶段需要对基线漂移进行校正,以保证后续分析结果的可靠性。
MATLAB提供了多种基线漂移校正方法,如多项式拟合、小波变换等。
2. 特征提取特征提取是对经过预处理的心电图信号进行进一步分析和抽取有意义的特征信息。
常见的特征包括R峰位置、QRS波群宽度、ST段变化等,这些特征可以反映心脏活动的规律和异常情况。
2.1 R峰检测R峰是心电图中QRS波群中最高点对应的峰值,通常用于计算心率和分析心脏节律。
MATLAB提供了多种R峰检测算法,如基于阈值法、基于波形相似性比较法等。
通过R峰检测可以准确计算心率,并进一步分析心脏节律是否规律。
2.2 QRS波群特征提取除了R峰位置外,QRS波群中的形态和宽度也包含了丰富的信息。
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燕山大学课程设计说明书题目:基于matlab的心电信号QRS波检测与分析学院(系):电气工程学院年级专业: 09医疗仪器学号:学生姓名:指导教师:孟辉赵勇教师职称:讲师讲师燕山大学课程设计(论文)任务书2012年12 月10 日目录一、 MATLAB软件介绍 (2)二、概述 (3)三、 ECG特征参数及分析 (4)3.1 心电信号的特点 (4)3.2 心电信号的特征参数 (4)四、 QRS波得检测与分析 (5)4.1 以软件为主的方法实现QRS波的检测 (5)4.2 QRS波检测方法与程序 (5)五、心得体会 (14)六、参考文献 (14)一、MATLAB软件介绍MATLAB是矩阵实验室的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是由美国MathWorks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单元是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解决问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JA V A的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的使用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。
二、概述2.1 ECG处理的意义生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号。
作为一种对判断人体生命状况极其重要的生理信号,处理心电信号就显得很有必要,尤其在临床诊断上的应用。
应用计算机分析心电信号,已经越来越广泛的用于心脏功能检查(Holter 系统)、心电监护等方面,而心电分析中的首要的关键问题是QRS波的检测可靠的检测不仅是诊断心律失常的重要依据,而且只有在QRS波确定之后,有可能计算心率并进行心率变异分析,才能检测ST段的参数和分析心电的其它细节信息。
进行全面综合分析,才能对心脏的功能结构做出正确的判断。
在临床上,分析心电信号,可以确诊心肌梗塞及急性冠状动脉供血不足,协助诊断慢性冠脉供血不足、心肌炎、心肌病及心包炎,判定有无心房、心室肥大,从而协助某些心脏病的病因学诊断,例如风湿性、肺源性、高血压性和先天性心脏病等,观察某些药物对心肌的影响,包括治疗心血管疾病的药物(如洋地黄、抗心律失常药物)及可能对心肌有损害的药物。
此外,对某些电解质紊乱(如血钾、血钙的过高或过低),心电信号不仅有助于诊断,还可以对指导治疗有重要参考价值。
本文主要介绍心电信号的预处理和QRS复波检测的方法及演示结果。
三、 ECG特征参数及分析3.1心电信号的特点心电信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,由于受到人体诸多因素的影响,因而有着一般信号所没有的特点。
信号弱。
例如从母体腹部取到的胎儿心电信号仅为10μv,成人的心电信号范围也仅为5mv.噪声强。
由于人体自身信号弱,加之人体又是一个复杂的整体,因此信号易受噪声的干扰。
如胎儿心电混有很强噪声,它一方面来自肌电、工频等干扰,另一方面,在胎儿心电中不可避免地含有母亲心电,母亲心电相对我们要提取的胎儿心电则变成了噪声。
随机性强。
心电信号信号不但是随机的,而且是非平稳的。
正是因为生物医学信号的这些特点,使得心电信号处理成为当代信号处理技术最可发挥其威力的一个重要领域。
3.2 心电信号的特征参数图2.1如图2.1为完整的心电信号波形图,分别由P波、P—R段、P—R间期、QRS复合波、S—T段、T波和U波组成。
本文将重点讲诉QRS波。
并且对它进行相关分析。
QRS复波。
代表两个心室兴奋传播过程的电位变化。
由窦房结发生的兴奋波经传导系统首先到达室间隔的左侧面,以后按一定路线和方向,并由内层向外层依次传播。
随着心室各部位先后去极化形成多个瞬间综合心电向量,在额面的导联轴上的投影,便是心电图肢体导联的QRS复合波。
典型的QRS 复合波包括三个相连的波动。
第一个向下的波为Q波,继Q波后一个狭高向上的波为R波,与R波相连接的又一个向下的波为S波。
由于这三个波紧密相连且总时间不超过0.10秒,故合称QRS复合波。
QRS复合波所占时间代表心室肌兴奋传播所需时间,正常人在0.06~0.10秒之间四、 QRS波得检测与分析4.1以软件为主的方法实现QRS波的检测以软件为主的方法实现QRS波的检测滤波之后的信号一般经过一些变换以提高QRS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(FP,falsepositive)结果;另外,当心律失常或QRS波幅度变小,阈值设置过高,会导致漏检产生假阴性(FN,falsenegative)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,所采用的可变阈值包括幅度阈值、斜率阈值和时间间隔阈值等。
4.2 QRS波检测方法与程序Q波和S波通常是低幅高频波,一般Q波位于S波之前,S波位于R 波之后,由于他们是一般向下的波,所以他们的峰值点和极值是对应的。
因次在检测到R波向左和向右分别搜寻到极值点,对应的就是Q波和S波。
具体程序如下:clear all;clc;z=textread('ECG.txt');ECG=z(:,1);input=ECG(1:256);rate=ECG(100);sig=input;lensig=length(sig);wtsig1=cwt(sig,6,'mexh');lenwtsig1=length(wtsig1);wtsig1(1:20)=0;wtsig1(lenwtsig1-20:lenwtsig1)=0;y=wtsig1;yabs=abs(y); %?sigtemp=y;siglen=length(y);sigmax=[];for i=1:siglen-2if (y(i+1)>y(i)&y(i+1)>y(i+2))|(y(i+1)<y(i)&y(i+1)<y(i+2))sigmax=[sigmax;abs(sigtemp(i+1)),i+1];end;end;%打印原信号及变换信号figure(1);subplot(2,1,1),plot(sig);subplot(2,1,2),plot(wtsig1);%取阈值,阈值为相对幅值的差的60%thrtemp=sort(sigmax);thrlen=length(sigmax);thr=0;for i=(thrlen-7):thrlenthr=thr+thrtemp(i);end;thrmax=thr/8; %最大幅度平均值,8个最大幅值点的平均值zerotemp=sort(y);zerovalue=0;for i=1:100zerovalue=zerovalue+zerotemp(i);end;zerovalue=zerovalue/100; %最小幅度平均值,对消幅度,100个最小幅值点的平均值thr=(thrmax-zerovalue)*0.3; %最大、最小幅度的差值的30%为判别R波的阈值%定位R波rvalue=[];for i=1:thrlenif sigmax(i,1)>thrrvalue=[rvalue;sigmax(i,2)];end;end;rvalue_1=rvalue;%排除误检,如果相邻两个极大值间距小于0.4,则去掉幅度较小的一个lenvalue=length(rvalue);i=2;while i<=lenvalueif (rvalue(i)-rvalue(i-1))*rate<0.4if yabs(rvalue(i))>yabs(rvalue(i-1))rvalue(i-1)=[];elservalue(i)=[];end;lenvalue=length(rvalue);i=i-1;end;i=i+1;end;lenvalue=length(rvalue);%在原信号上精确校准for i=1:lenvalueif (wtsig1(rvalue(i))>0)k=(rvalue(i)-5):(rvalue(i)+5);[a,b]=max(sig(k));rvalue(i)=rvalue(i)-6+b;elsek=(rvalue(i)-5):(rvalue(i)+5);[a,b]=min(sig(k));rvalue(i)=rvalue(i)-6+b;end;end;%打印纠正及校准前后的R波信号figure(2);subplot(2,1,1),plot(1:lensig,wtsig1,rvalue_1,wtsig1(rvalue_1),'r.' );subplot(2,1,2),plot(1:lensig,sig,rvalue,sig(rvalue),'r.');%检测Q波wtsig2=cwt(sig,8,'mexh');lenrvalue=length(rvalue);qvalue=[];for i=1:lenrvaluefor j=rvalue(i):-1:(rvalue(i)-30)if wtsig1(rvalue(i))>0if wtsig2(j)<wtsig2(j-1)&wtsig2(j)<wtsig2(j+1)tempqvalue=j-10; %确定检测窗的起点 break; %正向波,取第一个负极大值 end;elseif wtsig2(j)>wtsig2(j-1)&wtsig2(j)>wtsig2(j+1)tempqvalue=j-10; %确定检测窗的起点 break; %倒置R波,取第一个正极大值 end;end;end;x1=tempqvalue;y1=sig(tempqvalue);x2=rvalue(i);y2=sig(rvalue(i));a0=(y2-y1)/(x2-x1);b0=-1;c0=-a0*x1+y1; %求直线公式参数ax+by+c=0 dist=[];for k=tempqvalue:rvalue(i)tempdist=(abs(a0*k+b0*sig(k)+c0))/sqrt(a0^2+b0^2);dist=[dist;tempdist];end; %求点到直线距离[a,b]=max(dist); %找到距离最大值,Q波就在附近tempqvalue=tempqvalue+b-1;% l=(tempqvalue-5):rvalue(i);% [c,d]=min(sig(l));% tempqvalue=tempqvalue-6+d; %在最大值附近修正Q波,得到结果qvalue=[qvalue;tempqvalue];end;%检测S波svalue=[];for i=1:lenrvalue-1for j=rvalue(i):1:(rvalue(i)+100)if wtsig1(rvalue(i))>0if (wtsig2(j)<wtsig2(j-1))&(wtsig2(j)<wtsig2(j+1))tempsvalue=j+10; %在小波变换域从R波开始向后寻找第一个极小值 break;end;elseif (wtsig2(j)>wtsig2(j-1))&(wtsig2(j)>wtsig2(j+1))tempsvalue=j+10; %在小波变换域从R波开始向后寻找第一个极大值 break;end;end;end;x1=tempsvalue;y1=sig(tempsvalue);x2=rvalue(i);y2=sig(rvalue(i));a0=(y2-y1)/(x2-x1);b0=-1;c0=-a0*x1+y1; %求直线公式参数ax+by+c=0 dist=[];for k=rvalue(i):tempsvaluetempdist=(abs(a0*k+b0*sig(k)+c0))/sqrt(a0^2+b0^2);dist=[dist;tempdist];end; %求点到直线距离[a,b]=max(dist); %找到距离最大值,S波就在附近 tempsvalue=rvalue(i)+b-1;% l=rvalue(i):(tempsvalue+10);% [c,d]=min(sig(l));% tempsvalue=rvalue(i)+d-1; %在最大值附近修正S波,得到结果svalue=[svalue;tempsvalue];end;%检测QRS起点start=[];for i=1:lenrvaluefor j=qvalue(i):-1:(qvalue(i)-100)if wtsig1(j)>0start=[start;j];break;end;end;end;%打印Q,S波信号qrvalue=[qvalue;rvalue];qrvalue=sort(qrvalue);qrsvalue=[qvalue;rvalue;svalue;start];qrsvalue=sort(qrsvalue);figure(3);subplot(2,1,1),plot(1:lensig,sig,qrvalue,sig(qrvalue),'r.'); subplot(2,1,2),plot(1:lensig,sig,qrsvalue,sig(qrsvalue),'r.');运行结果图如下:原信号及变换信号纠正及校准前后的R波信号Q,S波信号五、心得体会回顾起此课程设计,至今我仍感慨颇多,从理论到实践,在这段日子里,可以说得是苦多于甜,但是可以学到很多很多的东西,同时不仅可以巩固了以前所学过的知识,而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。