matlab心电监测与系统—软件部分(开题报告)解读
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。
心电自动分析系统的研究的开题报告
心电自动分析系统的研究的开题报告
一、研究背景与意义
心电图是评估心脏健康和疾病的重要工具。
随着人口老龄化和生活方式的改变，心脏疾病的发病率越来越高。
心电图的自动分析系统为医生提供了快速、准确、方便的心电图诊断工具，能够大大提高心脏疾病的早期诊断率和预防率。
因此，开发一套自动分析系统对于心脏疾病的防治非常重要。
二、研究目的
本研究旨在开发一套基于深度学习技术的心电自动分析系统，提高心脏疾病的诊断准确度和效率，降低医疗成本，为多种心电图信号提供准确的分析结果，有效降低因心脏疾病导致的死亡率和疾病负担。
三、研究内容和方法
本研究将针对心电图的特点和传统的自动分析方法的不足，采用深度学习技术设计和开发心电自动分析系统。
具体研究内容为：
1.对心电信号进行预处理，包括滤波、降噪、特征提取等。
2.采用深度神经网络对处理后的心电信号进行自动分类和分析，减少人工干预，提高诊断准确度。
3.针对心率变异性分析等领域的特殊需求，扩展深度学习算法，提高心电自动分析系统的可靠性和准确性。
四、预期成果
本研究预期实现以下成果：
1.一套基于深度学习技术的心电自动分析系统，能够自动识别、分析和分类多种心电信号。
2.通过和人工医学专家给出的诊断结果进行对比，证明该系统可以有效提高心脏健康监测和心脏疾病预防的效果。
五、经济效益和社会效益
通过本研究成果的应用，可以大大缩短心电图诊断时间，提高疾病预防率和治疗效果，降低医疗成本，为国民健康保障做出突出贡献，具有显著的经济效益和社会效益。
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。
matlab心电监测与系统—软件部分(开题报告)解读
题目：心电监测与分析系统—软件部分
学院：
专业：
年级：姓名：指导教Fra bibliotek：职称：
1.本选题的理由及意义
随着社会的进步和科学技术的不断发展，人们对生活质量的要求也越来越高，健康状况已成为社会关注的焦点。心脏疾病是造成人类死亡的三大疾病（心脏病，脑血管病和癌症）之一。长期以来，对心脏病的研究一直是医学界的一个主要课题。目前出现了很多无创伤性早期诊断手段，在众多心脏功能评估方法中心电图是应用最成熟、最普及的检查方法。心电图是各种心血管疾病检查中必不可少的数据信息，它对于心律失常、心肌缺血以及心肌肥厚等心血管疾病的诊断具有非常重要的意义，由于其简单、方便、无创等特点，在临床上得到了广泛的应用。
Q波：除aVR导联外，正常人的Q波时间小于0.04s，Q波振幅小于同导联中R波的1/4.正常人V1、V2导联不应出现Q波，但偶尔可呈QS波。
R波：正常人R峰时间在V1、V2导联不超过0.04s，在V5、V6导联不超过0.05s。过去称为类本位曲折时间或室壁激动时间，指QRS起点至R波顶端垂直线的间距。如有R波，则应测量至R峰；如R峰呈切迹，应测量至切迹第二峰。
[10]廖云朋，何继善，张飞．小波分析在心电信号处理中的应用．山东生物医学工程，2003，22(2)：54-56
[11]谢远国，余辉，吕扬生．基于多分辨率分析的心电图QRS波检测．医疗卫生装备，2003，24(9)：5～6
[12]邱雅竹，丁显锋，冯俊，等．基于Mexican-hat小波的QRS检测新方法．生物医学工程学杂志，2006，23(6)：1347～1349
[13]姬军，董秀珍，王海滨，等．心电信号QRS波的识别算法及程序设计．北京生物医学工程，2001，20(2)：19—122
毕业设计(论文)-基于matlab的心率检测系统[管理资料]
![毕业设计(论文)-基于matlab的心率检测系统[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/36e860f216fc700aba68fcc6.png)
毕业设计（论文）题目：基于matlab的心率检测系统学院：信息工程学院专业名称：电子信息工程班级学号：学生姓名：指导教师：二O16 年06 月基于matlab的心率检测摘要：1984年，美国MathWorks公司正式推出了商业数学软件matlab。
这是一款用于算法的研发、数据的可视化、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。
在国际学术中，matlab已经公认为方便、准确、可靠的科学计算标准软件。
在研发部门，matlab更被认作高效研究、开发的首要软件。
如今，matlab更是已经渗透到我们生活的各行各业。
这次对心率的检测也用到了强大的matlab。
由于matlab包含了众多的函数，我们可以利用这些函数来处理心电信号的显示、滤波及RQS波的检测等。
本次设计中运用到了GUI，这样可以很方便直观的显示我们需要的波形及更快捷的对波形进行一系列的操作。
对心电数据的显示可以用matlab中的textread函数。
在滤波中更是可以用到众多的滤波函数如buttord函数、butter函数及blackman函数等。
在这次毕设中，对心电信号的滤波采用的是带通滤波器加上hamming窗滤波器，这样可以有效的减少噪声的干扰。
对RQS波的检测采用的是动态阈值法。
这种方法在实际运用中成功率很高，并且算法思路清晰简明。
对于心率的检测，在用动态阈值法找到R波后，就可以同过编程来计算心率。
关键词：matlab、心率检测、RQS波检测、滤波指导老师签名：Heart rate detection based on matlabStudent name : Zhong Wei Qiao Class: 12041440Supervisor: Yang Su HuaAbstract: In 1984, the United States MathWorks company officially launched the commercial mathematical software is a high technology computing language and interactive environment for the development of algorithms,data visualization, data analysis and numerical the international has been recognized as a convenient, accurate and reliable scientific computing standard R & D is recognized as an effective research and development of the first ,matlab is already penetrated into all walks of life in our lives.The detection of heart rate also used a powerful matlab in this matlab contains a large number of functions,we can use these functions to deal with the ECG signal display, filter and RQS wave design is applied to the GUI,this can be very convenient and intuitive display we need the waveform and more efficient to carry out a series of operation of the display of ECG data can be used in textread matlab the filter is to use a large number of filter functions such as buttord function, Blackman function and butter function and so this complete set, the ECG signal filtering using a band-pass filter and Hamming window filter, which can effectively reduce the noise dynamic threshold method is used to detect the RQS method in practical application success rate is very high, and the algorithm is clear and heart rate detection, after using the dynamic threshold method to find the R wave, you can use the program to calculate the heart rate.Keyword：matlab,heart rate detection ,RQS wave detection ,filterSignature of Supervisor:目录1 前言课题的背景及意义 (3)国内外研究概况及发展趋势 (3)研究的内容及实验方案 (4)2 心电信号及其特征心电信号的产生 (8)心电信号的特点 (9)心电信号频域特点 (9)心电信号时域特点 (10)3 心电信号的预处理心电信号预处理的意义 (11)滤波方案的设计与分析 (13)低通配合窗函数滤波 (14)带通配合窗函数滤波 (14)最终方案的选择 (16)4 心电信号RQS波的复检RQS波的检测方案与分析 (19)方案选择与处理 (21)5 心电信号的心率检测心率计算 (23)6 系统软件设计GUI结构设计 (24)模块实现 (26)7总结 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (30)第一章前言当前，我国的心脑血管疾病仍呈逐年上升趋势。
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。
Matlab中的心电图分析与生理信号处理技术
Matlab中的心电图分析与生理信号处理技术心电图（ECG）是测量人体心脏活动的一种常用方法，在医学领域具有重要意义。
为了更好地理解和分析心电图数据，研究者们不断探索和开发新的心电图分析与生理信号处理技术。
本文将介绍Matlab中的心电图处理工具和方法，以及它们在心脏疾病诊断和监测中的应用。
心电图是通过记录心脏电活动而得到的，它的分析可以帮助医生诊断心脏病变，判断心脏健康状况。
Matlab作为一种功能强大的计算环境和编程语言，被广泛应用于心电图数据的处理和分析。
在Matlab中，有许多用于心电图处理的工具箱和函数，如BioSig、EEGLAB和WFDB等。
这些工具可用于读取心电图数据、预处理、特征提取和信号处理等操作。
首先，读取心电图数据是进行心电图分析的第一步。
在Matlab中，可以使用wfdb库函数读取和解析MIT-BIH心电图数据库中的数据。
这个数据库是心电图研究中广泛使用的一个标准数据集，包含多种心脏病变的记录。
通过使用wfdb库函数，可以方便地获取这些数据并进行后续处理。
在读取数据之后，预处理是一个重要的步骤。
通常，心电图数据中会包含各种噪音和干扰，如基线漂移、肌电干扰和电源干扰等。
为了提高数据质量，需要对这些噪音进行滤波和去除。
在Matlab中，可以使用滤波器函数对心电图信号进行滤波处理。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
滤波操作可以提高信号质量，并减少噪音对后续分析的影响。
除了滤波，特征提取也是心电图分析的关键环节。
心电图信号中包含了许多与心脏活动相关的特征信息，如QRS波群、P波和T波等。
这些特征可以用来分析心脏节律和诊断心脏疾病。
在Matlab中，可以使用各种函数和算法来提取这些特征。
例如，利用Matlab中的内置函数，可以计算QRS波群的峰值、峰宽和波形面积等。
此外，还可以使用自定义的算法来提取其他特征，如RR间期、ST段抬高和QT间期等。
在特征提取之后，需要进行进一步的信号处理和分析。
基于MATLAB的心电信号分析心电信号分析(自己做的)带程序 带图片
基于MATLAB的心电信号分析摘要：本课题设计了一个简单的心电信号分析系统。
直接采用Matlab语言编程的静态仿真方式、采用Simulink进行动态建模和仿真的方式，对输入的原始心电信号，进行线性插值处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。
得出一定的结论。
关键字：matlab、心电信号提取、线性插值、滤波、simulink仿真。
一、课题目的及意义心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。
然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。
其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。
因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。
如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了亟待解决的焦点问题。
本课题通过matlab语言编程，对原始心电信号进行一定的分析处理。
二、课题任务及要求1、必做部分（1）利用Matlab对MIT-BIH数据库提供的数字心电信号进行读取，并还原实际波形。
（2）对原始心电信号做线性插值（3）对处理前后的心电信号分别做频谱分析利用Matlab软件对处理前后的心电信号编程显示其频谱，分析比较滤波前后的频谱，得出结论。
（4）Simulink仿真根据前面的设计，进行基于Simulink的动态仿真设计。
实现心电信号的分析和处理。
2、选作部分（1）只截取大约2.5s，三个周期左右，大约800个采样数据进行分析。
（2）60Hz工频陷波器设计三、设计技术指标四、设计方案论证1、必做部分2、选作部分五、设计内容及结果分析1、基于matlab编写的程序如下：%读取心电信号并转化成数组形式function [t,Xn]=duquexinhao1(w)fid=fopen(w);C=textscan(fid,'%8c %f %*f','headerlines',2);%去除前两行fclose(fid);a=C{2};b=C{1};k=length(b);for i=1:kc(i)=strread(b(i,:),'%*s %f','delimiter',':');endc=c';d=[c,a];t=d(:,1); %时间Xn=d(:,2); %幅度%线性插值function [t3,Xn3]=xianxingchazhi(t,Xn)m=max(t);t3=0:0.001:m;t3=t3';Xn3=interp1(t,Xn,t3);%保存插值前的信号function baocun1(t,Xn)fid = fopen('t.txt','wt');fprintf(fid,'%g\n',t);fclose(fid);fid = fopen('Xn.txt','wt');fprintf(fid,'%g\n',Xn);fclose(fid);%保存插值后的信号function baocun2(t1,Xn1)fid = fopen('t1.txt','wt');fprintf(fid,'%g\n',t1);fclose(fid);fid = fopen('Xn1.txt','wt'); fprintf(fid,'%g\n',Xn1);fclose(fid);%画初始信号和即插值后信号频谱function keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) f=1000;T=1/f;m=1:length(Xn);k1=length(Xn1);m1=1:k1;q=f*m/length(Xn);q1=f*m1/k1;subplot(2,2,1)plot(t,Xn)title('初始信号时域波形') subplot(2,2,2)Y=fft(Xn);plot(q,abs(Y))title('初始信号频谱') subplot(2,2,3)axis([0,1000,0,1000]) plot(t1,Xn1)title('插值信号时域波形') Y1=fft(Xn1);subplot(2,2,4)axis([0,1000,0,5000]) plot(q1,abs(Y1))title('插值信号频谱')%低通滤波器function [H,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,Rp,As,Xn1) T=0.001;f=1/T;[N,Wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[b,a]=butter(N,Wc,'s');f=(0:length(Xn1)-1)*f/length(Xn1);w=f*2*pi;H=freqs(b,a,w);%高通滤波器function [H,f]=keshegaotonglvboqi(wp,ws,Rp,As,Xn1) T=0.001;fs=1/T;[N,Wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[b,a]=butter(N,Wc,'high','s');f=(0:length(Xn1)-1)*fs/length(Xn1);w=f*2*pi;H=freqs(b,a,w);%带阻滤波器function [H,f]=keshedaizulvboqi(wp,ws,p,s,Xn1)T=0.001;f=1/T;[N,Wc]=buttord(wp,ws,p,s,'s');[b,a]=butter(N,Wc,'stop','s');f=(0:length(Xn1)-1)*f/length(Xn1);w=f*2*pi;H=freqs(b,a,w);主函数如下（1）、将信号通过低通、高通、带阻滤波器程序[t,Xn]=duquexinhao1('117.txt');baocun1(t,Xn) %保存读取信号[t1,Xn1]=xianxingchazhi(t,Xn);baocun2(t1,Xn1)%保存插值后信号xy=[t1,Xn1]; %仿真输入二维数组figure(1)keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) %画原始信号和插值后信号波形和频谱wp=90*2*pi; %低通滤波器滤波ws=99*2*pi;p=1;s=35;[H1,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);wp=4*2*pi; %高通滤波器滤波ws=0.25*2*pi;p=1;s=35;[H2,f]=keshegaotonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);wp=[58,62]*2*pi; %带阻滤波器ws=[59.9,60.1]*2*pi;[H3,f]=keshedaizulvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);H=abs(H1).*abs(H2).*abs(H3); %低通和高通和带阻组合的滤波器Y=H'.*abs(fft(Xn1)); %经过滤波后心电信号频谱y=ifft(Y); %滤波后心电信号时域波形figure(2)subplot(2,2,1)plot(f,abs(H1))axis([0,150,0,1.5])title('低通滤波器')subplot(2,2,2)plot(f,abs(H2))axis([0,50,0,1.5])title('高通滤波器')subplot(2,2,3)plot(f,abs(H3))axis([0,150,0,1.5])title('带阻滤波器')subplot(2,2,4)plot(f,abs(H))axis([0,100,0,1.5])title('组合后滤波器')figure(3)plot(f,abs(Y))axis([0,100,0,80])title('滤波后心电信号频谱') figure(4)subplot(2,1,1)plot(t1,Xn1)title('滤波前信号') subplot(2,1,2)plot(t1,y)title('滤波后信号')所出图形如下结果分析：（2）、直接通过带通滤波器程序[t,Xn]=duquexinhao1('117.txt');baocun1(t,Xn) %保存读取信号[t1,Xn1]=xianxingchazhi(t,Xn);baocun2(t1,Xn1)%保存插值后信号figure(1)keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) %画原始信号和插值后信号波形和频谱wp=[2,80]*2*pi;ws=[0.25,99]*2*pi;p=1;s=35;[H1,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);H=abs(H1) ; %带通Y=H'.*abs(fft(Xn1));%经过滤波后心电信号频谱y=ifft(Y); %滤波后心电信号时域波形figure(2)subplot(1,2,1)plot(f,abs(H1))axis([0,200,0,1.5])title('带通滤波器')subplot(1,2,2)plot(f,abs(Y))axis([0,100,0,80])title('滤波后心电信号频谱') figure(3)subplot(2,2,1)plot(t1,Xn1)title('滤波前信号')subplot(2,2,2)plot(t1,y)title('滤波后信号')subplot(2,2,3)plot(t1,Xn1)axis([0,1.5,-1.5,1.5])title('滤波前截取一部分信号') subplot(2,2,4)plot(t1,y)axis([0,1.5,-1.5,1.5])title('滤波后截取一部分信号') 所出图形如下结果分析：（3）、将信号通过低通、高通组合成的带通滤波器程序[t,Xn]=duquexinhao1('117.txt');baocun1(t,Xn) %保存读取信号[t1,Xn1]=xianxingchazhi(t,Xn);baocun2(t1,Xn1)%保存插值后信号figure(1)keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) %画原始信号和插值后信号波形和频谱xy=[t1,Xn1];wp=0.52*2*pi; %低通滤波器滤波ws=0.62*2*pi;p=1;s=35;[H1,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);wp=0.10*2*pi; %高通滤波器滤波ws=0.25*2*pi;p=1;s=35;[H2,f]=keshegaotonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);H=abs(H1).*abs(H2); %低通和高通组合的带通Y=H'.*abs(fft(Xn1)); %经过滤波后心电信号频谱y=ifft(Y); %滤波后心电信号时域波形figure(2)subplot(2,2,1)plot(f,abs(H1))axis([0,1,0,1.5])title('低通滤波器')subplot(2,2,2)plot(f,abs(H2))axis([0,1,0,1.5])title('高通滤波器') subplot(2,2,3)plot(f,abs(H))axis([0,1,0,1.5])title('组合带通滤波器') subplot(2,2,4)plot(f,abs(Y))axis([0,1,0,260])title('滤波后心电信号频谱') figure(3)subplot(2,1,1)plot(t1,Xn1)title('滤波前信号') subplot(2,1,2)plot(t1,y)title('滤波后信号')所出图形如下结果分析：三种方案比较分析：（4）系统零极点分析（在此只以高通滤波器为例）%求高通滤波器的阶数及分子分母系数wp=0.1*pi;ws=0.25*pi;Rp=1;As=35;T=1;%数字指标OmegaP=(2/T)*tan(wp/2);%通带模拟频率OmegaS=(2/T)*tan(ws/2);%阻带模拟频率[cs,ds]=afd_butt(OmegaP,OmegaS,Rp,As);%归一化巴特沃斯滤波器原型系统函数N=ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(wp/ws)))OmegaC=wp/((10^(Rp/10)-1)^(1/(2*N))); %求对应于N的3db截止频率；[b,a]=u_buttap(N,OmegaC);%去归一化巴特沃斯滤波器原型系统函数[db,mag,pha,w]=freqz_m(b,a);subplot(2,1,1);plot(w/pi,mag);title('digital filter Magnitude Response'); axis([0,1,0,0.01])subplot(2,1,2);plot(w/pi,db);title('digital filter Magnitude in DB'); axis([0,1,-30,5]);%结果：N = 5% Butterworth Filter Order= 5%OmegaC = 0.3626%b = 0.0063%a = 1.0000 1.1734 0.6884 0.2496 0.0559 0.0063%N=6（5）求上述高通滤波器的系统函数及其频谱b=0.0063;a=[ 1.0000 1.1734 0.6884 0.2496 0.0559 0.0063]; h=impz(b,a); %系统的单位取样响应figure(1);plot(h) %画出单位取样响应title('h(n)')figure(2)fs=1000;[H,f]=freqz(b,a,256,fs); %求出系统的频率响应mag=abs(H); %幅度响应ph=angle(H); %相位响应ph=ph*180/pi;subplot(2,1,1),plot(f,mag);grid %画出幅度响应xlabel('frequency(Hz)');ylabel('magnitude');title('|H(jw)|');subplot(2,1,2);plot(f,ph);grid %画出相位响应xlabel('frequency(Hz)');ylabel('phase');title('相位');figure(3)zr=roots(b) %求出系统的零点pk=roots(a) %求出系统的极点zplane(b,a); %zplane函数画出零极点图%结果：zr = Empty matrix: 0-by-1 %pk = -0.1120 + 0.3438i % -0.1120 - 0.3438i %-0.3674%-0.2910 + 0.2156i %-0.2910 - 0.2156i图形如下系统函数及级联图：结果分析：（7）Simulink仿真：（在此只取第一种方案）图形如下：选作部分：1、只截取大约2.5s，三个周期左右，大约800个采样数据进行分析程序如下：function [t,Xn]=duqu2(w)fid=fopen(w);C=textscan(fid,'%8c %f %*f','headerlines',2);a=C{2};b=C{1};k=length(b);for i=1:kc(i)=strread(b(i,:),'%*s %f','delimiter',':'); endc=c';d=[c,a];%截取2.5s的心电信号for i=1:kif c(i)<=2.5e(i,:)=d(i,:);else break;endendt=e(:,1); %时间Xn=e(:,2); %幅度调用程序：结果分析：2、60Hz工频陷波器设计：程序如下：%60Hz工频陷波器设计wp=[58,62]*2*pi;ws=[59.9,60.1]*2*pi;[H3,f]=keshedaizulvboqi(wp,ws,p,s,Xn1); plot(f,abs(H3))axis([0,150,0,1.5])title('60Hz工频陷波器设计')图形如下：分析：课题总结附录一、参考文献[1] 北京迪阳正泰科技发展公司.综合通信实验系统——信号与系统指导书（第二版）. 2006,6[2] 丁玉美.数字信号处理（第二版）.西安电子科技大学出版社，2001[3] 吴大正. 信号与线性系统分析（第四版）. 高等教育出版社，2005,8[4] 谢嘉奎. 电子线路--线性部分(第四版). 高等教育出版社，2003,2[5] 陈后金. 信号分析与处理实验. 高等教育出版社，2006，8二、附录——设计原理1.心电信号的读取txt格式的数据文件内容及格式如图1-1所示（以100.txt为例）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
工具：软件，数据库支持
工具书：各类有关心电信号的文献
参考文献：
[1]白家莲；动态心电信号分析系统设计；中南大学；2009
[2]张斐；心电信号的预处理及特征点识别算法的研究；内蒙古大学；2008
[3]行鸿彦，黄敏松；心电信号特征点提取的算法研究；南京信息工程大学电子与信息工程学院；2008年11月
T波：代表心室快速复极时电位变化。
ST段：自QRS波群的终点至T波起点间的线段，代表心室缓慢复极过程。正常的ST段多为一等电位线，有时亦可有轻微的偏移，但在任一导联，ST段下移一般不超过0.05mV；ST段上抬在V1-V2导联一般不超过0.3mV，V3不超过0.5mV，在V4-V6导联及肢体导联不超过0.1mV。
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及其重要的生理信号，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、心电监护等方面，而心电分析中的首要关键问题是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。
3、心肌缺血：心电图特点为ST段和T波异常，简称ST—T改变，见于慢性冠状动脉供血不足，心绞痛发作等。
4、心肌梗死：分为急性期和陈旧期，急性心肌梗死的心电图特点为QRS波、ST—T显著改变，陈旧性心肌梗死的ST—T多恢复正常，仅遗留坏死性Q波。
5、心律失常：正常人的心律为窦性心律，节律均衡，频率为每分钟60～100次。如果心脏激动的起源窦房结或传导系统出现异常，就发生了心律失常。
RR间期：代表从一次心室除极化开始到下一次心室除极化开始所需要的时间
关键问题三：如何提取心电特征？
传统的心电信号特征点提取方法主要采用线性滤波器法。该法处理的速度快，也比较易于实现，但由于心电信号的频率变异性使得该法在准确性方面比较有限。随着小波理论的发展，运用小波方法对心电信号特征点进行提取成为了主流，但这些方法在阈值确定上较烦琐，而且由于受锢于二进小波变换的尺度只能是按2的整次幂取值，使得在特征点提取时所选的尺度并非最优，这也导致二进小波方法检测的准确度有限。所以在此提出一种基于连续小波变换的特征提取方法。采用和QRS波形态相似的Mexican—hat小波为母小波。经过小波变换后，心电信号特征点对应着小波变换模极值点，而由于连续小波变换在尺度取值时选取非二进尺度，从而跳出了二进小波变换的尺度只能是按2的整次幂取值的限制，有利于选取适合特征点提取的最佳尺度，这些都给心电信号检测带来了可靠性保证。
6、窦性心律失常：窦性心率每分钟超过100次为窦性心动过速，常见于运动或精神紧张、发热、甲亢、贫血和心肌炎等。窦性心率每分钟低于60次为窦性心动过缓，常见于甲低、颅内高压、老年人和部分药物反应。窦性心律不齐的心电图特点为P-R间期异常，临床意义不大。
7、期前收缩：简称早搏，是指先于正常心动周期出现的心脏搏动，之后常出现长间歇称为代偿间歇，分为房性、交界性和室性三种。心电图表现为P波、QRS波和ST—T改变，有完全性或不完全性代偿间歇。偶发的期前收缩可见于正常人，但频发的室性早搏或形成二联律、三联律多见于多种心脏疾病。
3.创新点及实践价值
动态心电Holter系统(Dynamic Electrocardiography，DCG)即便携式动态心电监护仪，是1949年美国科学家Norman J．Holter首创，故也称Holter系统，可连续记录24小时心电活动的全过程，包括休息、活动、进餐、工作、学习和睡眠等不同情况下的心电图资料，能够发现常规ECG不易发现的心律失常和心肌缺血，是临床分析病情、确立诊断、判断疗效重要的客观依据。
[10]廖云朋，何继善，张飞．小波分析在心电信号处理中的应用．山东生物医学工程，2003，22(2)：54-56
[11]谢远国，余辉，吕扬生．基于多分辨率分析的心电图QRS波检测．医疗卫生装备，2003，24(9)：5～6
[12]邱雅竹，丁显锋，冯俊，等．基于Mexican-hat小波的QRS检测新方法．生物医学工程学杂志，2006，23(6)：1347～1349
Hall，1993，271-272
[8]Sahambi JS，Tandon SN，Bhatt RKP．UsingWavelet Transforms for ECGCharacterization．IEEEEngMedBiol，l 997，1 6(1)：77-83
[9]刘少颖，卢继来，郝丽，等．基于数学形态学和小波分解的QRS波群检测算法．清华大学学报自然科学版，2004，44(6)：852-855
关键问题一：人体心电信号有哪些特点？
心电信号属于生物医学信号，因此具有以下特点：
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，பைடு நூலகம்多为mV量级；
属于低频信号，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它外来串扰等；
[4]张帏，张石，鲍喜荣，张平；东北大学信息科学与工程学院；2005
[5]谢元芳，王秋明，王茜，郭亚峰，王子时，张正国；中国医学科学院基础医学研究所，中国协和医科大学基础医学研究院；2006
[6]胡广书，朱泽煌．心电图的计算机辅助分析．上海生物医学工程，1995，16(4)：59-60
[7]Willis J．Tompkins。Biomedical Digital Signal Processing．New Jersey：Prentice
干扰信号与心电信号本身频带重叠（如工频干扰等）。
关键问题二：如何正确分析心电图？要分析什么？
主要分析心电信号中不同波峰波谷的幅值、时间间隔。
心电图主要有P、Q、R、QRS、T、ST波和PR、QT、RR间期组成；
P波：代表心房肌除极的电位变化。正常人P波时间一般小于0.12s。P波振幅在肢体导联一般小于0.25mV，胸导联一般小于0.2mV。P波的形态在大部分导联上一般呈钝圆形，有时可能有轻度切迹。心脏活动起源于窦房结，因此心房除极的综合向量是指向左、前、下的，所以P波方向在Ⅰ、Ⅱ、aVF、V4-V6导联向上，aVR导联向下，其余导联呈双向、倒置或低平均可。
8、异位心动过速：分为阵发性和非阵发性两类，又分为室上性或室性心动过速，除频率快、节律不齐外，前者心电图形态多正常，后者QRS波宽大畸形，多见于器质性心脏病，非器质性心脏病也可出现。
9、扑动与颤动：分为心房和心室两大类。心房扑动与颤动为频率在每分钟250～600次的异位节律，P波消失，代之以异常的“F”波，多见于老年心脏退行性改变、高血压病、冠心病、肺心病、甲亢等。心室扑动与颤动属恶性心律失常，患者有生命危险，必须争分夺秒地抢救。
PR间期：从P波的起点至QRs波群的起点，代表心房开始除极的时间。心率在正常范围时，PR间期为0.12-0.20s。在幼儿及心动过速的情况下，PR间期相应缩短。在老年人及心动过缓的情况下，PR间期可略延长，但不超过0.22s。
QT间期：指QRS波群的起点至T波终点的间距，代表心室肌除极和复极全过程所需的时间。心率在60-100次/分时，QT间期的正常范围为0.32-0.44s。QT间期长短与心率的快慢密切相关，心率越快，QT间期越短，反之则越长。
5.工作方案分析及进度计划
1.整体系统框架
2.按照模块简单说明一下
QRS波群：代表心室肌除极的电位变化。正常成年人QRS时间小于0.12s，多数在0.06-0.10s。正常人V1、V2导联多呈rS形，V1的R波一般不超过1.0mV。V5、V6导联QRS波群可呈qR、qRs、Rs、R型，且R波一般不超过2.5mV。正常人胸导联的R波自V1-V6逐渐增高，S波逐渐变下，V1的R/S小于1，V5的R/S大于1.在V3或V4导联，R波和S波的振幅大体相等。在肢体导联，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ导联的QRS波群在没有电轴偏移的情况下，其主波一般向上。aVR导联的QRS波群主波向下，可呈QS、rS、rSr或Qr型。aVL与aVF导联的QRS波群可呈qR、Rs或R型，也可呈rS型Ⅰ导联的R波小于1.5mV，aVL导联的R波小于1.2mV，aVF导联的R波小于2.0mV。6个肢体导联的QRS波群振幅（正向波与负向波振幅的绝对值相加）一般不应都小于0.5mV，6个胸导联的QRS波群振幅（正向波与负向波振幅的绝对值相加）一般不应都小于0.8mV。否则称为低电压。
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，观察某些药物对心肌的影响。此外，对某些电解质紊乱，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。
2.需要重点研究的关键问题及解决问题的思路
[13]姬军，董秀珍，王海滨，等．心电信号QRS波的识别算法及程序设计．北京生物医学工程，2001，20(2)：19—122
[14]王磊，郑崇勋，叶继伦等．一种高效的QRS波实时检测方法．北京生物医学工程．1998，17(4)：217—222
[15]Kunt M，Rey H．Preprocessingofelectrocardiograms by digital techniques．Signal Processing，1982，4(1)：215—222
本课题结合生物医学工程研究所心电课题小组低成本、低功耗、便携式动态心电Holter系统的设计和研制，本文针对便携式Holter前期所采集到的人体心电数据，采用目前国际上热门的心电分析技术，设计出准确稳定可靠的动态心电信号自动分析软件系统。该系统包括对前端采集到的Holter心电数据的显示和分析二个模块，研究快速稳定准确的波形特征点提取算法，并主要对心率不齐HRV做了较详细的研究，为了满足广大用户的需要，该系统采用了VC++6．0开发平台，设计出简单易操作的用户界面。本设计具有便携式、低功耗、低成本、实时性好、诊断准确的特点，使病人24小时得到良好的心电监护，有着较广阔的实际应用前景和研究价值。