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🔥 内容介绍
一、心电图 R 峰与心率计算的核心关联
心电图（Electrocardiogram, ECG）是反映心脏电活动的重要生理信号，其波形由 P 波、QRS 波群、T 波等特征成分组成，其中QRS 波群的主峰（R 峰） 是最显著的特征 ——R 峰的振幅最高、上升沿最陡峭，且相邻 R 峰的时间间隔（RR 间期）直接对应心脏的搏动周期，是计算心率的关键依据。
心率（Heart Rate, HR）即单位时间内心脏的搏动次数（通常以 “次 / 分钟” 为单位），其计算本质是通过 R 峰检测获取连续 RR 间期，再基于间期长度推导搏动频率。在临床诊断（如心律失常监测、心肌缺血评估）、运动健康监测（如运动强度适配）、睡眠呼吸暂停筛查等场景中，基于 R 峰的心率计算需满足三大核心需求：
- 实时性：检测延迟≤100ms，确保心率动态变化的及时反馈（如运动时心率骤升的实时监测）；
- 准确性：心率计算误差≤2 次 / 分钟，尤其在噪声干扰（如肌电噪声、工频干扰）下仍需保持精度；
- 鲁棒性：适应不同人群（成人、儿童、老年人）、不同生理状态（静息、运动、应激）的 ECG 波形差异。
传统手工测量（如通过标尺读取 RR 间期）效率低、误差大，而基于信号处理与算法的自动 R 峰检测，可实现 ECG 波形的实时分析与心率精准计算，是现代心电监测设备（如动态心电记录仪、智能手环）的核心技术。
二、心电图 R 峰检测的核心算法原理
ECG 信号在采集过程中易受噪声干扰（如 50Hz 工频干扰、肌电噪声、基线漂移），需先通过预处理增强 R 峰特征，再采用检测算法定位 R 峰。完整流程包括 “信号预处理→特征增强→R 峰定位→伪峰剔除” 四个阶段。
（一）ECG 信号预处理
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
file;
% 2. ecgdemowinmax.m - (this file) window filter script file;
% 3. ecgdemodata1.mat - first ecg data sample;
% 4. ecgdemodata2.mat - second ecg data sample;
% 5. readme.txt - description.
%
% The package downloaded from http://www.librow.com
% To contact the author of the sample write to Sergey Chernenko:
% S.Chernenko@librow.com
%
% To run the demo put
%
% ecgdemo.m;
% ecgdemowinmax.m;
% ecgdemodata1.mat;
% ecgdemodata2.mat;
%
% in MatLab's "work" directory, run MatLab and type in
%
% >> ecgdemo
%
% The code is property of LIBROW
% You can use it on your own
% When utilizing credit LIBROW site
function Filtered=ecgdemowinmax(Original, WinSize)
WinHalfSize = floor(WinSize/2);
WinHalfSizePlus = WinHalfSize+1;
WinSizeSpec = WinSize-1;
FrontIterator = 1;
WinPos = WinHalfSize;
WinMaxPos = WinHalfSize;
🔗 参考文献
[1]龙兴明,周静.心电信号预处理中基于MATLAB的陷波器设计[J].重庆师范大学学报(自然科学版), 2003, 20(3):26-28.DOI:10.3969/j.issn.1672-6693.2003.03.008.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
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