心率变异性HRV信号提取及时频域分析包含程序
心电信号特征提取及分类方法研究
心电信号特征提取及分类方法研究一、引言心电信号是诊断心脏疾病的重要工具，因此如何提取和分类心电信号的特征成为了一个热门话题。
现代人们常常面临着各种生活压力，例如，工作、学习和家庭等方面的压力。
这些压力会影响心脏功能，导致心脏方面的问题。
因此，对心电信号的研究成为了必要。
本文介绍了心电信号特征提取和分类的方法。
这些技术可以帮助心脏病学家和其他相关领域的研究人员更好地理解心脏疾病的诊断和预测。
二、心电信号概述心电信号是描述心脏电活动的信号。
心脏每次搏动释放出一个电信号，这个信号可以通过电极采集到。
心电信号是一种持续不断的信号，因此它是连续时间信号。
心电信号是非常微弱的信号，需要对信号进行滤波和放大才能更好地观察和分析。
三、心电信号特征提取方法心电信号的特征提取旨在从长时间连续信号中提取出具有重要意义的信息。
这些信息通常包括心率、QRS波峰和ST段等。
1. 心率变异性（HRV）心率变异性是描述心脏在不同时间内跳动的速率的变化。
它可以提供有关心脏自主神经系统的信息，这对于心脏疾病的诊断和治疗非常重要。
HRV可以通过计算时间和频率域特征来实现。
时间域特征包括SDNN、RMSSD和pNN50等。
频域特征包括LF、HF和LF / HF等。
这些特征提供了有关心脏自主神经系统的信息，可以用来诊断心脏疾病和评估心血管健康。
2. QRS波形QRS波形通常由三个波峰组成，包括Q波峰、R波峰和S波峰。
QRS波形是用来检测心脏节律和心脏传导系统是否正常的信号。
QRS波形的形状、幅度和时间可以用来诊断心脏疾病。
3. ST段ST段是在QRS波形末端和T波开始之间的一段平缓的区域，用来描述心肌的膜电位恢复过程。
这个区域维持在基线水平附近，ST段的上升或下降可以说明心肌缺血或心肌梗死等疾病。
四、心电信号分类方法心电信号分类通常是一种监督学习方法。
分类方法可以用来对心脏疾病进行诊断或预测。
1. 基于机器学习的方法机器学习是一种可以从数据中学习和发现规律的方法。
心率变异性分析
RMSSD：相邻RR间期差值的均方根。（正常参考值39.0+-15.0）
PNN50：相邻NN之差大于50ms的个数占总窦性心搏个数的百分比。（正常参考值：16.7+-12.3）
壹
贰
目前HRV研究的临床意义
1
2
4
3
预测心脏性猝死（急性心肌梗死）
定量评估自主神经系统功能
（糖尿病、冠心病、心梗）指导治疗
对高血压病、心衰、心脏移植、甲亢等疾病的临床应用都有潜在的临床应用价值。
1
2
3
4
心脏性猝死（SCD）预测：由于HRV是反映自主神经张力的最敏感的指标，因此，HRV降低是预测心脏性猝死最有价值的独立指标。
HRV在高血压、充血性心力衰竭、心脏移植、慢性二尖瓣返流、二尖瓣脱垂、室性心律失常、室上性心律失常等疾病的临床研究的研究中都有潜在的应用价值。
急性心肌梗死后患者危险性评估：HRV的降低是预测急性心肌梗死后患者发生心脏性猝死和恶性心律失常危险的重要独立指标。一般建议在梗死后一周开始进行HRV的检测。HRV在梗死后立即降低，并在几周后开始恢复（2周后逐渐回升），大约6-12个月恢复正常。因此，多次测定HRV可能比单次测定价值更大。梗死后HRV恢复的快慢对以后死亡的危险性也有预测价值。
心率变异性分析
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心率变异性是反映自主神经神经系统活性和定量评估心脏交感神经与迷走神经张力及平衡性，从而判断其对心血管疾病的病情及预防，可能是预测心脏性猝死和心律失常性事件的有价值的指标。
致命性的心律失常与交感神经的兴奋性增加、迷走神经的兴奋性减少有关，自主神经系统活动的量化可以通过心率变化的程度表现出来，心率变异（HRV）代表了这种量化标测。
正常人心率变异性时域分析和频域分析的相关性_刘霞讲解
不会表现出如此明显的昼夜变化规律。
随着年龄的增加, 心脏自主神经功能逐渐减退, 表现为HRV 随年龄的增加呈下降趋势。
本研究发现:正常人HRV 与年龄呈负相关, 其中HF 、SD NN 、PNN 50、r -MSSD 降低最明显, 这表明迷走神经活性随年龄增加其功能下降。
本研究强烈提示:正常人HRV 有一个明显昼夜变化规律, 夜间HRV 明显高于白天, 且正常人HRV 与年龄呈负相关, 随着年龄的增加H RV 下降。
(收稿:1996-10-09修回:1997-03-16正常人心率变异性时域分析和频域分析的相关性刘霞本文在正常人中比较心率变异性(HRV 时域和频域二种分析方法的相关性, 目的是为临床上评定提供帮助。
方法分析对象共100例, 男性79例, 女性21例, 平均年龄45. 9±11. 6岁(15-69 。
来自健康体检无异常者, 以往无心脏病和高血压史。
所有分析对象动态心电图检测中均无心律失常(早搏数平均<5次/小时 , 检测前和检测日无服药史。
H RV 检查:采用OXFO RD 公司EXCE12型分析系统。
时域分析指标包括:1.平均R R 间期(RR mean ; 2. SDN N :总体标准差; 3. SDNN -i :标准差均值; 4. SDAN N :均值标准差; 5. r -M SSD :差值的均方根; 6. PNN 50:相邻二个RR 间期差>50ms的百分数; 7. Lorenz 散点图。
频域分析采用自回归方法, 频带分为:1. 高频带(HF :0.15～0. 40Hz ; 2. 中频带(M F :0. 09～0. 15Hz ; 3. 低频带(LF :0. 40～0. 09Hz ; 4. 极低频带(V LF :0. 0033～0. 04Hz ; 5. 超低频带(U LF :<0. 0033Hz 。
单位为:ms 2/Hz 。
统计方法直线相关性检验。
结果H RV 各项指标的平均值:SDNN 为125. 2±31. 0, SDN N -i 为50. 0±13. 6, SDA NN 为111. 8±32. 4, r -M SSD 为28. 2±16. 3, PNN 50为5. 7±6. 7, T P 为7512.2±3960. 9, U LF 为113035. 0±67413. 5, V LF 为作者单位:(200025 上海医科大学附属瑞金医院41758. 3±20412. 4, LF 为10445. 9±5789. 1, M F 为3314. 9±2540. 9, HF 为1512. 5±1199. 8。
心率变异性HRV信号的提取及时频域分析
步骤
ECG信号采集
ECG信号去噪
HRV信号
时域分析 频域分析
ECG信号时序
ECG信号去除基线漂移
ECG信号频谱
ECG信号去除工频干扰
确定波峰位置【剔除异搏】
确定R-R间期（HRV图像）
HRV频谱图【线性内插】
HRV功率谱图
HRV频域四大指标
数据组
TP(msxms) HF(msxms) LF(ms×ms) LF/HF
100. 101. 102.
19000 20600 28300
1400 871 640
5713 1100 3700
0.4150 1.2063 0.5812
结论
101号数据组各项指标属于正常范围 100号数据组则不太正常，具有患病趋势 102号数据组则极有可能来自心血管疾病患 者
HRV时域五大指标
数据组 NNVGR(ms) SDNN(ms) RNSSD(ms) SDSD(ms) pNN50
100. 811.4
34.2
47.5
39.9
69.3%
101. 859.3
48.8
28.6
17.5
84.2%
102. 818.4
143.7
199.2 187.5 11.34%
HRV频域四大指标 正常人基础状态下心率谱曲线在0-0.4Hz之间 0.003-0.04Hz为极低频段（VLF） 0.04-0.15Hz为低频段（LF） 0.15-0.4Hz高频段（HF） 0-0.40Hz为总功率谱（TP）
课程设计答辩
心率变异性（HRV）信号的提取及时频域分析
心率变异性HRV信号提取及时频域分析(包含程序)教材
课程设计报告题目：心率变异性（HRV）信号的提取及时频域分析专业：生物医学工程班级： XXXXXXX学号： XXXXXXX姓名： XXXXXXX指导教师： XXXXXXXXXXXXX大学 XXXXX学院2016年 9月 29日一、开题背景（一）HRV简介传统的医学观点认为，正常的心率为规则的窦性节律；后来发现在健康状态下，许多生理系统中存在自然的变异性，人的心率正常情况下也是呈不规则性变化的，而心率变异就是指窦性心率的这种波动变化的程度。
心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）是指逐次心搏间期之间的微小变异特性。
在生理条件下，HRV的产生主要是由于心脏窦房结自律活动通过交感和迷走神经，神经中枢，压力反射和呼吸活动等因素的调节作用，使得心脏每搏间期一般存在几十毫秒的差异。
(二)HRV的研究现状心率变异性(HRV)是近年来比较受关注的无创性心电监测指标之一，对HRV的生理和病理意义进行了广泛和深入的研究，其结果表明心率变异信号中蕴含着有关心血管调节的重要信息，对HRV进行分析可以间接地定量评价心肌交感、迷走神经的紧张性和均衡性，而且还能分析自主神经系统的活动情况。
心率变异性还可以作为一个独立的心源性猝死危险性的预测指标。
同时心率变异性分析对多种恶性心律失常的预后判断和药物治疗效果分析有指导作用。
所以，对HRV的研究能够极大的促进人类对于心血管疾病的了解，从而在预防、治疗心血管疾病等领域取得成果。
（三）HRV的研究方法随着对HRV研究的不断深入，其蕴含的生理病理信息将进一步被揭示，使得HRV有更多的应用空间和应用价值。
目前，心率变异性分析方法主要有时域分析法、频域分析法、时频分析法以及非线性分析法[1]。
（四）HRV的临床应用（1）心脏性猝死（SCD）预测：由于HRV是反映自主神经张力的最敏感的指标，因此HRV降低是预测心脏性猝死最有价值的独立指标。
（2）急性心肌梗塞后患者危险性评估： HRV的降低是预测急性心肌梗塞后患者发生心脏性猝死和恶性心律失常危险的重要独立指标。
心率变异性及其相关算法
结题报告心率变异性及其相关算法的实现介绍了心率变异性的基本概念、临床研究意义和具体算法；利用MATLAB实现对心率变异性时域以及频域参数的计算；对计算结果做误差分析，并基于该分析对心率变异性的算法实现进行总结。
目录1. 概念介绍----------------------------------------------------------------------------- 32. 疾病诊查与研究意义------------------------------------------------------------ 43. 基本原理与具体算法------------------------------------------------------------ 53.1 QRS波群提取的微分阈值法--------------------------------------------- 53.2 时域参数的计算方法----------------------------------------------------- 103.3 频域参数的计算方法----------------------------------------------------- 114. 计算结果与结果分析----------------------------------------------------------- 124.1 时域参数结果分析-------------------------------------------------------- 124.2 频域参数结果分析-------------------------------------------------------- 135. 算法总结-------------------------------------------------------------------------- 156. 附加功能-------------------------------------------------------------------------- 167. 参考文献-------------------------------------------------------------------------- 16【概念介绍】心率变异性（heart rate variability, HRV）是指连续心跳间R-R间期的微小涨落。
心电信号分析中的信号处理算法研究
心电信号分析中的信号处理算法研究一、引言心电信号（ECG）是反映心脏电生理学活动的生物电信号，是疾病诊断、监测和研究的重要手段。
心电信号的分析与处理是心电学研究领域的基本问题之一，其研究意义不仅在于对心电学的认识与探索，而且可以为临床医学提供更为准确、有效的诊断和治疗手段。
本文将介绍心电信号分析中的信号处理算法研究，主要分为以下几个方面：ECG特征提取、信噪比（SNR）计算、基线漂移和干扰消除、心率变异性分析、QRS检测等。
二、ECG特征提取ECG信号是一个周期重复的信号，其中包含一些特征波形（如P波、QRS波和T波等），这些波形的形态特征与心脏病变相关。
因此，ECG信号的特征提取是ECG信号处理的重点和难点之一。
常用的ECG特征提取方法包括：1. 基于传统模板匹配的方法：该方法将ECG波形与预先设定的参考波形进行匹配，通过计算差异度或相关系数来得出ECG特征波形的位置和形态参数。
2. 基于小波变换的方法：这种方法将ECG信号分解为频率域上的若干子带，利用小波变换的多分辨率特性，对各个子带进行不同程度的重构，从而得到ECG信号的特征波形。
3. 基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的学者开始探索利用深度学习方法进行ECG信号处理。
利用卷积神经网络（CNN）等方法进行特征提取，可以获得更高的准确度和鲁棒性。
三、SNR计算ECG信号本身具有很强的稳定性，但在实际测量过程中，由于多种因素的影响，如接触电极质量、线路干扰等，ECG信号往往被噪声淹没，这就需要考虑信噪比（SNR）的问题。
信噪比是衡量ECG信号质量的重要指标，一般采用功率谱密度法或功率积分法来计算。
其中功率谱密度法可以计算出信号的噪声功率和信号功率，从而得到SNR；功率积分法则通过对信号和噪声功率的积分来计算SNR。
四、基线漂移和干扰消除基线漂移和干扰是ECG信号处理中常见的干扰问题，可能会对ECG特征波形的提取和分析造成影响。
心率变异性HRV信号的提取及时频域分析
a
9
HRV频谱图【线性内插】
a
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HRV功率谱图
a
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NNV GR
SDN N
RMS SD
SDS D
pNN 50
HRV时域五大指标
全部正常窦性心博间期（NN）的平均值，单位为ms。
标准差，即全部NN间期的标准差，单位为ms。
全程相邻NN间期之差的均方根值，单位为ms。
全程相邻NN间期长度之差的标准差，单位为ms。
HRV频域四大指标
数据组
TP(msxms) HF(msxms) LF(ms×ms) LF/HF
100. 101. 102.
19000
1400
20600
871
28300
640
a
5713
0.4150
1100
1.2063
3700
0.5812
15
结论
101号数据组各项指标属于正常范围 100号数据组则不太正常，具有患病趋势 102号数据组则极有可能来自心血管疾病患 者
28.6
17.5
84.2%
102. 818.4
143.7
a
199.2
187.5 11.34%
13
HRV频域四大指标 正常人基础状态下心率谱曲线在间 0.003-0.04Hz为极低频段（VLF） 0.04-0.15Hz为低频段（LF） 0.15-0.4Hz高频段（HF） 0-0.40Hz为总功率谱（TP）
HRV分析方法主要有时域分析法、频域分析法、时频分析法 以及非线性分析法。
a
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步骤
ECG信号采集
ECG信号去噪
HRV信号
时域分析 频域分析
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课程设计报告心率变异性（HRV）信号的提取及时频域分析题目：生物医学工程专业：XXXXXXX 级：班号： XXXXXXX 学姓名：XXXXXXX指导教师： XXXXXXXXXXXXX大学 XXXXX学院2016年 9月 29日一、开题背景（一）HRV简介传统的医学观点认为，正常的心率为规则的窦性节律；后来发现在健康状态下，许多生理系统中存在自然的变异性，人的心率正常情况下也是呈不规则性变化的，而心率变异就是指窦性心率的这种波动变化的程度。
心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）是指逐次心搏间期之间的微小变异特性。
在生理条件下，HRV 的产生主要是由于心脏窦房结自律活动通过交感和迷走神经，神经中枢，压力反射和呼吸活动等因素的调节作用，使得心脏每搏间期一般存在几十毫秒的差异。
(二)HRV的研究现状心率变异性(HRV)是近年来比较受关注的无创性心电监测指标之一，对HRV的生理和病理意义进行了广泛和深入的研究，其结果表明心率变异信号中蕴含着有关心血管调节的重要信息，对HRV进行分析可以间接地定量评价心肌交感、迷走神经的紧张性和均衡性，而且还能分析自主神经系统的活动情况。
心率变异性还可以作为一个独立的心源性猝死危险性的预测指标。
同时心率变异性分析对多种恶性心律失常的预后判断和药物治疗效果分析有指导作用。
所以，对HRV的研究能够极大的促进人类对于心血管疾病的了解，从而在预防、治疗心血管疾病等领域取得成果。
（三）HRV的研究方法随着对HRV研究的不断深入，其蕴含的生理病理信息将进一步被揭示，使得HRV 有更多的应用空间和应用价值。
目前，心率变异性分析方法主要有时域分析法、频域分[1]。
析法、时频分析法以及非线性分析法（四）HRV的临床应用（1）心脏性猝死（SCD）预测：由于HRV是反映自主神经张力的最敏感的指标，因此HRV降低是预测心脏性猝死最有价值的独立指标。
（2）急性心肌梗塞后患者危险性评估： HRV的降低是预测急性心肌梗塞后患者发生心脏性猝死和恶性心律失常危险的重要独立指标。
一般建议在梗塞后一周开始进行HRV的检测。
HRV在梗塞后立即降低，并在几周内开始恢复（2周后逐渐回升），大约6-12个月恢复正常。
因此，多次测定HRV可能比单次测定价值更大。
梗塞后HRV恢复的快慢对以后死亡的危险性也有预测价值。
（3）对糖尿病患者自主神经系统损伤的评估：糖尿病患者不论病情轻重，均存在不同程度的自主神经功能紊乱。
HRV是判断糖尿病患者是否伴有自主神经系统损害最准确，最敏感的指标。
）患者危险性评估。
CHF）心力衰竭（4（．（5）心率变异性生物反馈疗法：对于不孕人群受孕几率提高、怀孕人群孕期焦虑症改善、产后人群产后抑郁症情况缓解，起到很好的作用。
（6）其它临床应用范围：心绞痛、高血压、心肌病、非缺心脏病所致的慢性严重二尖瓣返流、二尖瓣脱垂、心律失常、血管迷走性晕厥等心血管疾病。
二、课题目的（一）基本掌握心电信号（ECG）的测量、数据采集的方法。
（二）学会使用MATLAB对ECG信号进行相关处理分析。
主要包括从ECG信号中提取出所需的HRV信号，并分别对其进行时域、频域、功率谱上的分析。
（三）掌握HRV信号的时频域参数的意义，以及对其进行分析的基本方法。
三、课题研究的主要内容（一）从网上下载正常人的心电信号以及各种病人的心电信号（ECG）数据。
（二）首先HRV信号的提取，主要包括去除干扰、准确确定R波波峰位置、剔除异搏、确定R-R间期、线性内插，并且绘出HRV信号曲线。
信号的频谱图和功率谱图分析。
信号的时域分析，对HRV（三）对HRV四、原理和方法（一） ECG信号的采集本文主要使用100.hea、100dat、100.atr, 101.hea、101.dat、101.atr, 102.hea、进行研究。
HRV、102.dat102.atr这三组数据来对实验数据来源于PhysioNet。
PhysioNet是一个基于Web的复杂生理和生物医学信号的研究资源网站，其网址为http: //www.physionet. org。
PhysioNet由PhysioNet, PhysioBank和PhysioToolkit三个相互关联的部分组成。
数据库中数据来源于正常人、各种病人（如心脏猝死、心力衰竭、心律失常、癫痫、睡眠呼吸暂停综合症等）及运动、休息等不同状态下的数据，样本选取范围广泛，其中大部分数据都进行详细的注释，并将数据被划分为3类，即Class l：专家已经作出了标注；Class 2：原始数据；Class3：处于研究进展之中。
因此，PhysioBank数据库中的数据足已满足生物医学各领域研究者的需要。
PhysioBank数据库中的每一条数据记录包括至少三类文件，头文件（.hea）、数据文件（.dat）和注释文件（.atr,.al,.aiM等）。
头文件是描述数据属性的文本文件，其内容包括记录名、信号数目、贮存格式、信号数量和类型、采样频率、数字化特征、记录的持续时间和起始时间等信息。
一般可由PhysioToolkit软件库的WFDB库函数的getinfo、putinfo函数读和写的字符。
数据文件是定义了相应存贮格式的数字化采样点的二进制存储文件。
数据存贮格式在头文件中说明，一个数据组有相同的数据存[2]。
位和16位格式。
注释文件是记录了对信号特征的注释信息8贮格式，常用的是信号的特征CGE （二）．（1）典型心电信号波形心脏搏动及其节律性是人体生命和生理状态的重要标志之一。
心电生理学的研究表明，心电信号来源于心肌细胞的生物电变化。
心肌细胞的电激动称为除极，心肌细胞恢复为静息状态称为复极，心电信号的产生与心肌细胞的除极和复极过程密切相关。
心脏电激动起源于窦房结，沿特化的心脏传导系统下传，其传播方向、途径、次序及时间存在一定的规律。
若心脏不能及时发出电激动，则心脏陷于停博。
人体体液中充满电解质，具有导电性能，心脏电激动过程产生的有序生物电变化通过体液传至身体表面使身体各部位出现有规律而各向异性的电位变化，通过测量电极采集体表特定点电位变化，并放[3]。
大、显示及记录，即为体表心电信号，也即是通常的 ECG 信号一个心动周期正常心电信号波形如图 4.1 所示。
它是由特征波及其特征间期组成，每个心动周期包含一个 P 波，一个 QRS 波群和一个 T 波，有时还会出现一个小的 U波。
特征波及特征间期的含义如下：典型的心电信号波形图 4.1，波幅不波：由左右心房的除极过程引起，其波形小而圆钝，时宽为0.08s-0.11sP0.25mV超过。
P 波之后出现，为心电信号中最高QRS 波：反映左右心室除极产生的电位变化，在波，紧波群包括三个相连的波，第一个向下的波为 Q 大和最快速的波形。
典型的 QRS（使用不同在体表不同位置最后是一个向下的 S 波。
接着为高而尖峭的向上的R 波，导联记录）时，三个波不一定都有，大小方向也会不同。
，波波方向相同，时宽为 0.05s-0.25sT 波：代表心室复极时的电位变化，方向与 R0.lmV-0.8mV。
幅一般为波方向一致，其机理不十分清楚，T 波：波之后可能出现的一个低而宽的波，与 T U可能反映普顷野纤维复极的电位变化。
间波结束之间的时程，反映心室除极时间。
正常 Q 波开始至 S QRS 间期：从QRS，反映室内传导阻滞。
>0.12s间期 QRS ，若 0.04s-0.1s期为PR 间期：从 P 波开始到 QRS 波开始之间的时程，反映激动由窦房结产生经由结间束、房室交界和左右束支抵达心室，并引起心室兴奋所需要的时间，又称为房室传导时间。
正常为 0.12s-0.2s。
当发生房室传导阻滞时，PR 间期增长。
如当 PR 间期>0.21s。
则为Ⅰ度房室传导阻滞。
QT 间期：从 QRS 波开始到 T 波终点的时程，反映心室除极和复极时间的总和。
许多因素可影响 QT 间期，如心肌缺血、低血钾、低血钙等可使 QT 间期延长，QT 间期延长使心室肌复极不均一，易诱发折返激动，导致严重室性心率失常。
QT 间期随受心率变化的影响，心率越慢，QT 间期越长；心率越快，QT 间期越短。
通常用 QTc间期修正心率对 QT 间期影响，正常 QTc间期小于 0.43~0.44s。
ST 段：指从 QRS 波群终止点到 T 波起点之间的波形线段，反映心室部分己完全进入去极化状态，正常时与基线平齐。
PP 间期：相邻 P 波之间的间距称为 PP 间期，反映心房率。
正常情况下，PP 间期与 RR 间期一致。
在Ⅱ度或Ⅱ度以上房室传导阻滞和某些心率失常，两者可不一致。
RR 间期：相邻 QRS 波群之间的间距称为 RR 间期，反映心室率。
正常情况下，RR[2]。
间期一致间期与 PP在心电信号的测试中，对电极的放置部位和导联的连接方式临床有明确的规定。
目前，国际公认的是标准 12 导联，包括心电标准导联（I、II、III）、加压单极肢体导联（aVR、aVL、aVF）及胸导联（Vl～V6），共有 12 个导联，具体可参考文献[4]。
(三)典型心电信号的能量（频谱图）分布[2]所示，可以明显看出心电典型的心电信号的整个心动周期的频谱估计图如图4.2信号各波的能量主要集中在低频区域，且随着频率的增高，相应的能量逐渐降低。
心电信号的整体频谱范围在0.05Hz～100Hz，但能量主要集中在0.5～45Hz，能量的最高点在8～15Hz附近；QRS 波群的频谱带宽为3～40 Hz，积聚了将近99%的能量，波峰能量集中在6～18Hz附近, P波的频谱带宽为0～18Hz，波峰能量集中在5～12Hz；T波的频[5]。
区间8Hz～0，波峰能量集中在8Hz～0谱带宽为典型的心电信号频谱能量分布图 4.2信号的噪声分析四)ECG(在采集、放大及传输心电信号的过程中，由于受人体、采集仪器、电磁环境、操作水平等的影响，不可避免会有许多干扰耦合到心电信号，主要干扰表现形式如下：）电源工频干扰（1产生的原因主要由于电源磁场作用于心电图仪的导联与人体之间的环形电路所致，工频及其谐波表现为心电信号上有明显的正弦波或正弦波的叠加信号，其频率为60Hz 构成，幅度较低。
2）基线漂移（产生的原因主要由于人体呼吸运动、电极接触不良等因素所导致。
表现为心电信号。
-峰的15%ECG上叠加缓慢变化的信号，其频率一般小于1Hz，幅度为峰）肌电干扰（3产生的原因主要由于人体活动，肌肉紧张所引起的干扰。
表现为不规则的快速变化之间，幅度为毫伏级。
～2kHz波形，其频率范围较宽，一般在5 4）运动伪迹（表现为信号基线产生的原因主要由于电极与人体间轻微移动或抖动而引入的干扰，以下，7Hz～500ms，频率一般在的短暂变化，但不是基线的跃变，其持续时间为100 幅度较大。