基于压缩感知的心电信号QRS检测算法MATLAB实现

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本文介绍了一种基于压缩感知的QRS检测算法,通过MATLAB实现心电信号的采样、压缩和重构,结合Pan-Tompkins算法进行QRS检测,具备快速、准确的特点。

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基于压缩感知的心电信号QRS检测算法MATLAB实现

压缩感知(Compressed Sensing, CS)是近年来发展起来的一种新型的数据获取及处理技术,该技术通过对原始信号进行采样压缩,然后再通过一定的重构算法恢复出准确的信号。心电信号QRS检测是心电信号处理中的一个重要问题,针对该问题,可以采用基于压缩感知的方法进行处理,实现快速、准确的QRS检测。

本文介绍了一种基于压缩感知的心电信号QRS检测算法,并在MATLAB平台上给出了具体实现。该算法主要包括三个步骤:1. 采样、2. 压缩、3. 重构。

  1. 采样

心电信号的采样需要满足奈奎斯特采样定理,即采样频率必须大于等于信号中最高频率的两倍。常规的心电信号数据采样频率为500Hz。本文使用MIT-BIH数据库中的心电信号数据进行测试,使用mat文件读取,其中包含两个变量x和y。

代码如下:

load('100m.mat');%加载数据
fs = 360;%采样频率
x = val(1,:);
y = val(2,:);
t = (0:length(x)-1)/fs;%时间轴
figure;plot(t,x);xlabel('Time(s)');ylabel('Amplitude(mV)');title('Original ECG Signal');
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