基于压缩感知的心电信号QRS检测算法MATLAB实现

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');

2. 压缩

我们采用随机高斯矩阵作为压缩矩阵，具体实现如下：

m = 1000;%压缩后的数据长度
Phi = randn(m,length(x));
y_compress = Phi*x';