【心电信号】心电信号数字滤波处理【含GUI Matlab源码 1067期】-优快云博客

💥💥💞💞欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家💞💞💥💥

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作扫描文章底部二维码。

🏆代码获取方式：
💥扫描文章底部QQ二维码💥

⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
在这里插入图片描述

⛄更多Matlab信号处理（仿真科研站版）仿真内容点击👇
Matlab信号处理（仿真科研站版）

⛄一、心电信号数字滤波处理简介

心电信号作为一种人体的基本生理信号, 是心脏电活动在人体体表的表现, 信号一般比较微弱, 频率在0.05Hz~100Hz范围内, 幅度为10V (胎儿) ~5m V (成人) , 心电信号信噪比和频率都较低, 在心电的采集、放大、检测等过程中, 易受到外界的各种干扰。常见的噪声干扰有:第一是基线漂移, 一般是由人体呼吸和心肌兴奋所引起的, 它的频率低于0.5Hz, 属于低频干扰;其次是肌电干扰, 它是由人体肌肉颤动所致, 它的发生频率具有随机性, 范围在5Hz~2000Hz之间;第三是工频干扰, 它是由室内照明及动力设备影响到人体的分布电容所引起的, 频率为50Hz。消除或减少这些干扰时识别心电信号特征和参数的前提。心电信号噪声来源不同, 频率也存在差异, 正是由于这些差异, 对不同的信号干扰其滤波方法也不同, 滤波可以用硬件实现, 但实现过程相对困难, 也可以用软件编程方法实现, 数字滤波技术成为目前滤除心电干扰的有效手段。

1 程序设计与实现
“心电信号的数字滤波处理”软件所要实现的功能和任务如下所示:
(1) 信号输入:信号源的读取及参数的输入;
(2) 信号滤波:选择信号分析通道, 选择滤波器类型和种类, 根据选择的滤波器类型及参数指标, 用相对应的阶数选择函数返回阶数N及截止频率Wn, 根据N及Wn利用IIR滤波器响应的设计函数对信号进行滤波处理。
(3) 滤波器特性演示:显示所设计的各个滤波器的幅度和相位响应;
(4) 信号显示:包括原始信号的显示和经过各次滤波后信号的显示。
在这里插入图片描述
图1 程序设计流程图

2 具体界面设计如下所示
(1) 打开并选择文件:创建打开文件对话框并显示文件存储路径, 数据文件通常为.txt或.dat格式。“选择文件”用按钮 (push button) 实现, 当点击时, 能够打开如图4所示的对话框, 可选择数据文件, 并在文本框 (edit text) 内可显示文件存储路径。

(2) 信号通道选择:由于所采集的心电信号数据是12通道的, 进行心电信号分析时只需选择其中之一, 信号选择通道用下拉菜单 (pop-up menu) 实现。

(3) 选择滤波器类型:滤波器类型共有四种:Butterworth、Chebyshev1、Chebyshev2、Elliptic, 用下拉菜单 (pop-up menu) 实现。

(4) 滤波器功能实现:带阻、高通、低通分别用三个单选按钮 (radio button) 实现, 并用按钮组 (button group) 把三个控件组织在同一区域内。

(5) 参数输入:采样频率 (Fs) 、通带截止频率 (Fp1, Fp2) 、阻带截止频率 (Fs1, Fs2) 、通带波动 (Rp) 、阻带衰减 (Rs) 从界面上输入, 显示这些参数指标的组件为文本标签 (static text) , 显示输入参数的组件为文本框 (edit text) , 当选择带阻时能显示全部参数指标, 当选择低通、高通时, 通过设置属性“visible”, 隐藏通带截止频率 (Fp2) 、阻带截止频率 (Fs2) , 使其编辑框不可见。
(6) 滤波结果显示:滤波前后的波形在相应的坐标轴上显示, 其中第一个坐标轴显示滤波前的原始心电信号signal, 第二个坐标轴显示signal经过带阻滤波后的信号波形s1, 第三个坐标轴显示s1经高通滤波后的信号波形s2, 第四个坐标轴显示s2经过低通滤波后的波形s3, 第五个坐标轴同时显示原始信号signal和经过三次滤波后的波形s3, 以便进行对比分析, 点击每个坐标轴旁边的“Run”按钮可显示坐标轴相对应的信号波形。

(7) 滤波器性能演示及退出界面:用按钮 (push button) 实现, 当点击“滤波器性能演示”时, 能够显示选择的滤波器的幅度及相位响应, 当点击“Quit”时, 退出当前窗口, 返回编辑界面。

⛄二、部分源代码

function varargout = ECG(varargin)
% ECG MATLAB code for ECG.fig
% ECG, by itself, creates a new ECG or raises the existing
% singleton*.
%
% H = ECG returns the handle to a new ECG or the handle to
% the existing singleton*.
%
% ECG(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in ECG.M with the given input arguments.
%
% ECG(‘Property’,‘Value’,…) creates a new ECG or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before ECG_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to ECG_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help ECG

% Last Modified by GUIDE v2.5 22-May-2020 21:35:12

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @ECG_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @ECG_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before ECG is made visible.
function ECG_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to ECG (see VARARGIN)

% Choose default command line output for ECG
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes ECG wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = ECG_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,‘String’) returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,‘String’)) returns contents of edit1 as a double

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,‘BackgroundColor’), get(0,‘defaultUicontrolBackgroundColor’))
set(hObject,‘BackgroundColor’,‘white’);
end

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
[FileName PathName]=uigetfile(‘.mat’,'MAT-files(.mat)’,‘选择文件’);
str=[PathName FileName];
set(handles.edit1,‘string’,str);
Fs=200;N=512;MEAN=0;MIN=0;MAX=0;VAR=0;STD=0;RR=0;
global im;global MEAN;global MIN;global MAX;global VAR;global STD;global RR;
if strcmp(str,‘D:\心电数据\被试2 心电\chenwei1.mat’)==1
im=1;
else
im=2;
end
qq=get(handles.popupmenu1,‘value’)
bb=get(handles.popupmenu2,‘value’)
switch(im)
case 1
load(‘chenwei1.mat’);
ECG=xin(qq,:);
case 2
load(‘fanglipeng1.mat’);
ECG=xin(qq,:);
end

% uu1=get(handles.radiobutton7,‘value’);
% uu2=get(handles.radiobutton8,‘value’);
% uu3=get(handles.radiobutton8,‘value’);
% if uu11
% MAX=max(EGC);
% set(handles.edit3,‘string’,MAX);
% end
% if uu12
% MIN=min(EGC);
% set(handles.edit4,‘string’,MIN);
% end
% if uu13
% MEAN=mean(EGC);
% set(handles.edit5,‘string’,MEAN);
% end
if bb1
disp([num2str(bb)]);
t=1/50:1/50:length(ECG)/50;
MEAN=mean(xin(qq,:));MAX=max(xin(qq,:)); MIN=min(xin(qq,:));
VAR=var(xin(qq,:),0,2);STD=std(xin(qq,:),0,2);
axes(handles.axes3);
grid on;plot(t,ECG);
xlabel(‘时间（s）’);ylabel(‘幅值(V)’);
title(‘原始心电信号时域显示’);
N=512;
y=fft(ECG,N);
mag=abs(y);
f=(0:length(y)-1)Fs/length(y);
axes(handles.axes5);
plot(f,mag)
xlim([0,100]);
title(‘原始心电信号频谱图’)
xlabel(‘频率（Hz）’);ylabel(‘幅值’);
axes(handles.axes8);
histogram(ECG);xlabel(‘信号幅值’);ylabel(‘个数’);
title(‘不同区间心电信号的分布’);
elseif bb2
disp([num2str(bb)]);
%-----------------------------心电信号高通滤波器进行基线漂移纠正--------------------------------%
%还可采用椭圆滤波器或中值法（myMedfilt）等进行基线漂移纠正。
fp=1.4;fr=0.05;rp=1;rs=30;
wp=fp/(Fs/2);wr=fr/(Fs/2);
[n,wn]=buttord(wp,wr,rp,rs);
[b,a]=butter(n,wn,‘high’);
[hw,w]=freqz(b,a);
y2=filter(b,a,ECG);
axes(handles.axes1);
grid on;
t1=0:1/50:(length(y2)-1)/50;
plot(t1,y2)
title(‘基线漂移去除时域’)
xlabel(‘时间（s）’);ylabel(‘幅值(V)’);
y2=fft(y2,N);
mfb=abs(y2);
f=(0:length(y2)-1)*Fs/length(y2);
axes(handles.axes2);
grid on;
plot(f,mfb);
xlim([0,100]);
title(‘基线纠正后信号幅频’)
xlabel(‘频率（Hz）’);ylabel(‘幅值’);
elseif bb3
disp([num2str(bb)]);
fp=60;fs=100; %通带截止频率，阻带截止频率
rp=1.4;rs=1.6; %通带、阻带衰减
wp=2pifp;ws=2pifs;
[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,‘s’); %’s’是确定巴特沃斯模拟滤波器阶次和3dB 截止模拟频率
[z,P,k]=buttap(n); %设计归一化巴特沃斯模拟低通滤波器，z为极点，p为零点和k为增益
[bp,ap]=zp2tf(z,P,k); %转换为Ha§,bp为分子系数，ap为分母系数
[bs,as]=lp2lp(bp,ap,wp); %Ha§转换为低通Ha(s)并去归一化，bs为分子系数，as为分母系数
[hs,ws]=freqs(bs,as); %模拟滤波器的幅频响应
[bz,az]=bilinear(bs,as,Fs); %对模拟滤波器双线性变换
[h1,w1]=freqz(bz,az); %数字滤波器的幅频响应
m=filter(bz,az,ECG);
t1=0:1/50:(length(m)-1)/50;
axes(handles.axes1);
grid on;axis tight;
plot(t1,m)
title(‘低通滤波心电信号时域图’);
xlabel(‘时间（s）’);ylabel(‘幅值(V)’);
y1=fft(m,N);
mfa=abs(y1);
f=(0:length(y1)-1)Fs/length(y1);
axes(handles.axes2);
grid on;axis tight;
plot(f,mfa);
xlim([0,100]);
title(‘低通滤波心电信号频谱图’);
xlabel(‘频率（Hz）’);ylabel(‘幅值’);
elseif bb==4
disp([num2str(bb)]);
%50Hz陷波器：由一个低通滤波器加上一个高通滤波器组成
%而高通滤波器由一个全通滤波器减去一个低通滤波器构成
Me=100; %滤波器阶数
L=100; %窗口长度
beta=100; %衰减系数
Fs=200;
wc1=49/Fspi; %wc1为高通滤波器截止频率，对应51Hz
wc2=50/Fspi ;%wc2为低通滤波器截止频率，对应49Hz
h=ideal_lp(0.132pi,Me)-ideal_lp(wc1,Me)+ideal_lp(wc2,Me); %h为陷波器冲击响应
w=kaiser(L,beta);
y=h.rot90(w); %y为50Hz陷波器冲击响应序列
y3=filter(y,1,ECG);
t1=0:1/50:(length(y3)-1)/50;
axes(handles.axes1);
grid on;axis tight;
plot(t1,y3)
title(‘去除工频干扰时域时域’)
xlabel(‘时间（s）’);ylabel(‘幅值(V)’);
y3=fft(y3,N);
mfc=abs(y3);
f=(0:length(y3)-1)Fs/length(y3);
axes(handles.axes2);
grid on;axis tight;
plot(f,mfc);
xlim([0,100]);
title(‘去除工频干扰时域频域’);
xlabel(‘频率（Hz）’);ylabel(‘幅值’);
end
%%
%心率计算
%低通滤波
fp=60;fs=100; %通带截止频率，阻带截止频率
rp=1.4;rs=1.6; %通带、阻带衰减
wp=2pifp;ws=2pifs;
[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,‘s’); %’s’是确定巴特沃斯模拟滤波器阶次和3dB 截止模拟频率
[z,P,k]=buttap(n); %设计归一化巴特沃斯模拟低通滤波器，z为极点，p为零点和k为增益
[bp,ap]=zp2tf(z,P,k); %转换为Ha§,bp为分子系数，ap为分母系数
[bs,as]=lp2lp(bp,ap,wp); %Ha§转换为低通Ha(s)并去归一化，bs为分子系数，as为分母系数
[hs,ws]=freqs(bs,as); %模拟滤波器的幅频响应
[bz,az]=bilinear(bs,as,Fs); %对模拟滤波器双线性变换
[h1,w1]=freqz(bz,az); %数字滤波器的幅频响应
m=filter(bz,az,ECG);
fp=1.4;fr=0.05;rp=1;rs=30;
wp=fp/(fs/2);wr=fr/(fs/2);
[n,wn]=buttord(wp,wr,rp,rs);
[b,a]=butter(n,wn,‘high’);
[hw,w]=freqz(b,a);
y2=filter(b,a,m);
%高通滤波
fp=1.4;fr=0.05;rp=1;rs=30;
wp=fp/(Fs/2);wr=fr/(Fs/2);
[n,wn]=buttord(wp,wr,rp,rs);
[b,a]=butter(n,wn,‘high’);
[hw,w]=freqz(b,a);
y2=filter(b,a,m);
%带阻滤波
Me=100; %滤波器阶数
L=100; %窗口长度
beta=100; %衰减系数
wc1=49/Fspi; %wc1为高通滤波器截止频率，对应51Hz
wc2=50/Fspi ;%wc2为低通滤波器截止频率，对应49Hz
h=ideal_lp(0.132pi,Me)-ideal_lp(wc1,Me)+ideal_lp(wc2,Me); %h为陷波器冲击响应
w=kaiser(L,beta);
y=h.rot90(w); %y为50Hz陷波器冲击响应序列
y3=filter(y,1,y2);
%------------------------R波检测及心率计算---------------------------------
a=1;b=[-0.000563925539225382,-0.000687497480673608,-0.000400105459896818,1.40107308696153e-18,0.000167430218323421,-4.18540736387490e-19,-0.000215512204999462,-2.31378858508372e-19,0.000825087119402599,0.00173867121147225,0.00170041274003132,-2.89185229056478e-18,-0.00281247259984511,-0.00484192899664537,-0.00404159503274541,6.02125250728051e-18,0.00516947529617596,0.00792307431385663,0.00588976752279114,-7.41129393462523e-18,-0.00583817525454588,-0.00764316928687033,-0.00463943332803296,-9.61260744539564e-19,0.00196521978920439,-2.40802770032636e-18,-0.00240551785915901,4.71696771800100e-18,0.00853358817557591,0.0172851206658474,0.0162833499451329,-1.24036605494920e-17,-0.0253107164699268,-0.0426277900469897,-0.0350794664744733,1.73330580157676e-17,0.0449057473944898,0.0701489638765231,0.0540262508439817,-3.98392673063995e-17,-0.0616816640708770,-0.0915638898806427,-0.0672043113722621,-2.75356818775531e-17,0.0700978687033445,0.0996538686301192,0.0700978687033445,-2.75356818775531e-17,-0.0672043113722621,-0.0915638898806427,-0.0616816640708770,-3.98392673063995e-17,0.0540262508439817,0.0701489638765231,0.0449057473944898,1.73330580157676e-17,-0.0350794664744733,-0.0426277900469897,-0.0253107164699268,-1.24036605494920e-17,0.0162833499451329,0.0172851206658474,0.00853358817557591,4.71696771800100e-18,-0.00240551785915901,-2.40802770032636e-18,0.00196521978920439,-9.61260744539564e-19,-0.00463943332803296,-0.00764316928687033,-0.00583817525454588,-7.41129393462523e-18,0.00588976752279114,0.00792307431385663,0.00516947529617596,6.02125250728051e-18,-0.00404159503274541,-0.00484192899664537,-0.00281247259984511,-2.89185229056478e-18,0.00170041274003132,0.00173867121147225,0.000825087119402599,-2.31378858508372e-19,-0.000215512204999462,-4.18540736387490e-19,0.000167430218323421,1.40107308696153e-18,-0.000400105459896818,-0.000687497480673608,-0.000563925539225382];
d=filter(b,a,y3);
t=(0:(length(d)-1))/Fs;
d1=sort(d,‘descend’);d2=0;
for i=201 :2200
d2=d1(i)+d2;
end;
d3=d2/2000;
[R_V,R_L]=findpeaks(d(12001:24000),‘minpeakdistance’,1,‘minpeakheight’,d3);
d3=d2/2000;
[R_V,R_L]=findpeaks(d(12001:24000),‘minpeakdistance’,1,‘minpeakheight’,d3);
%根据位置和采样频率来计算采样区间内的平均心率
H_Rate = 60(length(R_L)-1)/((R_L(length(R_L))-R_L(1))/200);
RR=num2str(H_Rate,3);
%算出采样的时间区间
%R_Time = R_L(length(R_L))/200;

% — Executes on button press in radiobutton7.

function radiobutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to radiobutton7 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global MAX;
set(handles.edit3,‘string’,MAX);

% Hint: get(hObject,‘Value’) returns toggle state of radiobutton7

% — Executes on button press in radiobutton8.
function radiobutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to radiobutton8 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global MIN;
set(handles.edit4,‘string’,MIN);
% Hint: get(hObject,‘Value’) returns toggle state of radiobutton8

% — Executes on button press in radiobutton9.
function radiobutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to radiobutton9 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global MEAN;
set(handles.edit5,‘string’,MEAN);
% Hint: get(hObject,‘Value’) returns toggle state of radiobutton9

function edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,‘String’) returns contents of edit3 as text
% str2double(get(hObject,‘String’)) returns contents of edit3 as a double

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]董兵,超于毅,李振新.基于MATLAB的心电信号的数字滤波处理[J].数字技术与应用. 2012,(10)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰