【心电信号】心电信号QRS波检测【含Matlab源码 3404期】

本文介绍了使用Matlab进行心电信号处理,包括肌电干扰和工频干扰的滤除,基线漂移的纠正,以及QRS波群的检测方法。提供了一段示例代码,展示了如何预处理信号并检测R波。内容还涵盖了Matlab在其他领域的应用,如机器学习、图像处理、路径规划等。

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⛄一、心电信号QRS波检测简介

1 设计原理
1.1 肌电干扰的滤除
肌电干扰由人体肌肉颤动引起,发生率具有随机性,频率范围为20-500Hz,其主要成分的频率与肌肉的类型有关,一般在30-300Hz,而心电信号的频率主要集中在5~20HZ,所以选择低通滤波器来滤除肌电干扰。
巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零。 在振幅的对数对角频率的波得图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐步减少,趋向负无穷大。

1.2 工频干扰的抑制
工频干由于供电网络无所不在,因此50Hz的工频干扰是最普遍的,也是心电信号的主要干扰来源。50HZ陷波器的软件设计方法多种多样,常见方法有小波变换滤波、自适应滤波、模板匹配滤波等,但都需要手工计算获得滤波器的参数,运算比较复杂。
巴特沃斯带阻滤波器又称简单整系数带阻滤波器,其原理为一个全通网络,减去一个具有相同延迟和增益的窄带线性相位FIR滤波器,得到一个具有尖锐陷波特性的陷波滤波器。阻带下限截止频率fc1 = 49 Hz,阻带上限截止频率fc2 = 51 Hz,就可以消除50 Hz 的工频干扰。

1.3 基线漂移的纠正
某些数字信号中会含有基线干扰信号(低频噪音)。因此可以使用低通滤波器首先提取出低频噪音,然后再用原始信号减去低频噪音就可以得到去除了基线漂移的心电信号。

1.4 qrs波群
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。

⛄二、部分源代码

clear all;
clc;
z=textread(‘test.txt’);
t = (1:3200)/360;
rate=1/360;
sig=z;
yabs=abs(z);
siglen=length(z);
sigmax=[];
for i=1:siglen-2
if (z(i+1)>z(i)&z(i+1)>z(i+2))|(z(i+1)<z(i)&z(i+1)<z(i+2))
sigmax=[sigmax;abs(z(i+1)),i+1];
end;
end;
%打印原信号
figure(1);
plot(t,z);xlabel(‘时间(s)’);ylabel(‘电压(mv)’);title(‘预处理后心电信号’)

%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):thrlen
thr=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(z);
zerovalue=0;
for i=1:100
zerovalue=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

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张泾周,张光磊,戴冠中.自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用[J].生物医学工程学杂志. 2006,(05)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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10 雷达方面
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生理信号中,能够自动的对心电图(Electrocardiograph, ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点,能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展,同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高,对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法,其中能够快速准确的定位心电信号QRS 群和 P、T ,是心电图信号分析的一个关键环节,心电信号中往往拥有过多的信号干扰,去除信号的干扰是准确检测各种特征的前提。截止到现在为止,当前对于心电信号的滤方法研究以及对于特征形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。针对当前现状,本文从以下两个方面展开研究,包括“心电信号”以及“QRS 形定位”。 由于心电信号产生的十分微弱,周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。本文设计了针对50Hz工频干扰的滤器设计。从实际情况出发来看,设计了 基于FIR 陷器和 Levkov 滤法相结合的方法来滤除信号中 50Hz 工频干扰。实验结果显示,改进后的算法相比较传统的滤器而言,是一种更为有效 ECG 信号滤法。 QRS 形定位:特征形定位是心电信号分析与诊断的基础,是诊断的入手点。QRS 群是心电图最主要最突出的段,是检测其他形的前提,P 和 T在诊断中也有重要意义。通过对临床 QRS 复合的形态研究,根据小多分辨率分析的特点和模极大值检测原理,提出一种 Marr 小检测 QRS 群的新算法。变换 3 种尺度来定位R ,然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式,最终唯一确定 R 位置。R 确定后再向前、向后搜索 Q、S 。对于 P 和 T则增大尺度,应用同样的方法来检测
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