基于matlab的肌电信号处理程序:
基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计

第12期2010年12月机械设计与制造M achi ner y D esi gn&M anuf act ur e87文章编号:100l一3997(20lO)12枷埘基于M A T L A B的FI R数字滤波器的设计梁辰(抚顺职业技术学院,抚顺113006)T he deSi gn of FI R djgi t aI f¨t e r baSed O n M A T L A BU A N G C hen(Fus hun V oc at i onal7re c hnol ogy Inst i t ut e,Fus hun1l3006,C hina);【摘要】介绍了一种利用M A TL A B信号处理工具箱设计肌肉电信号数字滤波器的方法,给出了;}使用M A T LA B语言进行程序设计和界面设计的详细步骤。
利用M A TLA B设计数字滤波器,有利于滤波{;器设计的优化和为硬件实现提供数据基础。
;{关键词:M A TL A B;肌电信号;数字滤波器{{【Abst r a ct】^i m r odw es口撇琥od加r如s话以i昭帆e艮cf r om妒gr叩^记si gn以d谚础∥kr6y眦i地i增口{;舰4z M B s匆以pr oces5i愕I|}豇删记p脚池s如£反2ed s即s扣r如s话田i昭p删即郴m d i眦e∥缸es.6y琊i ng;{t k删黝B z嘴M呼加^幻^括向D砌跆幻印£i m拓吆f胁肚er缸劬蒯p聊诚ng o抛口6∞e加t k5;舭砌埘n阳i,印如,聊n£m i on如r如s切i,蟛口di g£以∥f抛r.;{K ey w or ds:M A T LA B;E l ect r om yogr apl l i c s噜nal;Di李t a l nl t er{中图分类号:TH l6文献标识码:AM AⅡA B是一种矩阵运算为基础的交互式程序语言,着重M A l队B是进行科学研究常用且必不可少的工具。
Matlab技术在人体生理信号处理中的应用案例解析

Matlab技术在人体生理信号处理中的应用案例解析引言:在当今数字化的时代,人体生理信号的处理越来越重要。
准确地捕捉和分析这些信号有助于我们深入了解人体的生理状况和健康状况。
而Matlab作为一款强大的工具,被广泛应用于人体生理信号的处理。
本文将通过几个应用案例,来展示Matlab技术在人体生理信号处理中的重要作用。
一、脑电图(EEG)处理脑电图是记录大脑电活动的一种生理信号。
它反映了大脑在不同状态下的电活动,被广泛用于研究睡眠、意识状态和神经疾病等。
在脑电图处理中,Matlab提供了丰富的工具和函数来处理和分析原始数据,例如滤波、频域分析和时间域分析等。
通过Matlab的工具箱,可以方便地对脑电图进行去除噪声、频谱分析、时频分析等,进而提取出感兴趣的特征。
这些特征可以用于研究不同的脑电图模式,并为医生提供诊断依据。
二、心电图(ECG)处理心电图是记录心脏电活动的一种生理信号。
它被广泛用于心脏疾病的诊断和监测。
Matlab提供了一套丰富的工具箱,例如信号处理工具箱和心电图工具箱,用于对心电图进行处理和分析。
通过Matlab的滤波技术和傅里叶变换等算法,可以去除心电图中的噪声和干扰,同时还可以提取心电图中的特征,例如心率、ST段变异和QRS波形等。
这些特征对于心脏疾病的早期诊断和监测非常重要。
三、肌电图(EMG)处理肌电图是记录肌肉电活动的一种生理信号。
它可以反映肌肉的收缩和放松状况,被广泛用于研究肌肉活动和肌肉疾病。
在肌电图处理中,Matlab提供了一系列用于去除噪声和分析肌电图的函数和工具箱。
通过Matlab的滤波算法和傅里叶变换等技术,可以准确地提取肌电图中的肌肉活动特征,并用于研究肌肉疾病和运动控制等领域。
四、血氧饱和度(SpO2)处理血氧饱和度是衡量氧气输送至组织的重要指标,通常通过红外线光源和传感器来测量。
Matlab提供了一些工具箱用于对血氧饱和度进行监测和处理。
通过Matlab的数据处理和曲线拟合技术,可以对原始的SpO2数据进行滤波和校正,提高数据的准确性和可信度。
-matlab心电信号的QRS波检测与分析 -

燕山大学课程设计说明书题目:基于matlab的心电信号QRS波检测与分析学院(系):电气工程学院年级专业: 09医疗仪器学号:学生姓名:指导教师:孟辉赵勇教师职称:讲师讲师燕山大学课程设计(论文)任务书2012年12 月10 日目录一、 MATLAB软件介绍 (2)二、概述 (3)三、 ECG特征参数及分析 (4)3.1 心电信号的特点 (4)3.2 心电信号的特征参数 (4)四、 QRS波得检测与分析 (5)4.1 以软件为主的方法实现QRS波的检测 (5)4.2 QRS波检测方法与程序 (5)五、心得体会 (14)六、参考文献 (14)一、MATLAB软件介绍MATLAB是矩阵实验室的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是由美国MathWorks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单元是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解决问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点。
肌电信号的识别

燕山大学课程设计说明书题目:肌电信号分析及动作识别学院(系):电气工程学院年级专业: 10级仪表三班学号:学生姓名:指导教师:教师职称:教授讲师电气工程学院《课程设计》任务书目录第一章摘要 (2)第二章系统总体设计方案 (3)第三章肌电信号的时域参数处理及其分析 (4)第四章肌电信号的频域处理方法及其分析 (7)3.1 FFT分析 (7)3.2 功率谱分析 (8)3.3 倒谱分析 (9)3.4 平均功率频率MPF和中值频率 (10)第五章 Matlab程序及GUI (11)第六章系统整体调试及结果说明 (24)第七章学习心得 (24)参考文献 (25)第一章摘要肌电信号是产生肌肉力的电信号根源,它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加,反映了神经,肌肉的功能状态,在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。
其种类重要有两种:一,临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图,其优点是干扰小,定位性好,易识别,但由于它是一种有创伤的检测方法,其应用收到了一定的限制。
二,表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,属于无创伤性,操作简单,病人易接受,有着广泛的应用前景。
主要应用领域有:一,仿生学。
提出肌肉生理模型来判别肌肉的动作以来, 电子假肢的研究进入了新的发展时期, 过去电子假肢的控制靠使用者人为开关和选择运动模式来完成, 现在则可通过检测人体残肢表面肌电信号, 提取出肢体的动作特征, 来自动控制假肢运动, 利用残肢表面肌电信号的肌电假肢研制在国内外都取得较大进展。
二,康复工程。
如利用表面肌电信号提取出的特征作为功能性电刺激的控制信号, 帮助瘫痪的肢体恢复运动功能。
通过检测表面肌电信号, 并将其作为反馈信号提供给病人和医生, 便于进行合理的治疗和训练。
三,运动医学。
表面肌电信号在运动医学中也可发挥重要作用, 通过检测运动员运动时的表面肌电信号,及时反映出肌肉的疲劳和兴奋状态, 有助于建立科学的训练方法。
基于matlab信号分析与处理

基于matlab信号分析与处理信号分析与处理是一门重要的学科,它涉及到许多领域,如通信、音频处理、图象处理等。
在信号分析与处理中,Matlab是一种常用的工具,它提供了丰富的函数和工具箱,可以匡助我们进行信号的分析和处理。
首先,我们需要了解信号的基本概念。
信号可以分为连续信号和离散信号两种类型。
连续信号是在时间上是连续变化的,而离散信号则是在时间上是离散的。
在Matlab中,我们可以使用不同的函数来表示和处理这两种类型的信号。
对于连续信号,我们可以使用Matlab中的plot函数来绘制信号的图象。
例如,我们可以使用以下代码来绘制一个正弦信号:```matlabt = 0:0.01:2*pi; % 时间范围为0到2πx = sin(t); % 正弦信号plot(t, x); % 绘制信号图象xlabel('时间'); % 设置x轴标签ylabel('幅度'); % 设置y轴标签title('正弦信号'); % 设置图象标题```对于离散信号,我们可以使用Matlab中的stem函数来绘制信号的图象。
例如,我们可以使用以下代码来绘制一个离散的方波信号:```matlabn = 0:10; % 时间范围为0到10x = square(n); % 方波信号stem(n, x); % 绘制信号图象xlabel('时间'); % 设置x轴标签ylabel('幅度'); % 设置y轴标签title('方波信号'); % 设置图象标题```除了绘制信号的图象,我们还可以对信号进行一系列的分析和处理。
例如,我们可以使用Matlab中的fft函数来进行信号的频谱分析。
以下是一个示例代码:```matlabFs = 1000; % 采样频率为1000Hzt = 0:1/Fs:1; % 时间范围为0到1秒x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 两个正弦信号的叠加y = fft(x); % 对信号进行傅里叶变换f = (0:length(y)-1)*Fs/length(y); % 计算频率范围plot(f, abs(y)); % 绘制频谱图象xlabel('频率'); % 设置x轴标签ylabel('幅度'); % 设置y轴标签title('频谱分析'); % 设置图象标题```除了频谱分析,我们还可以对信号进行滤波、降噪、特征提取等处理。
实验四肌电信号的肌肉疲劳估计

实验四肌电信号的肌肉疲劳估计肌肉在持续的收缩过程中,会逐渐进入疲劳状态,肌肉疲劳特性的研究在康复医学、运动医学领域具有重要作用。
肌电信号(electromyogram ,EMG) 是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态,因此通过EMG研究肌肉疲劳是一个有效途径。
已有许多研究发现,在疲劳过程中EMG信号会出现幅度增长,功率谱朝低频方向移动等现象。
这些效应是由于神经传导速率的变化所引起的,会对肌电假肢的控制以及运动力量的估测等造成不利影响。
因此对肌肉疲劳的检测以及疲劳程度的度量显得非常必要。
本文通过实验采集到实验者的肌电信号,对其进行了预处理,并且定量分析估计了肌肉疲劳的过程。
1.EMG的采集本实验采用生理信号采集仪MP150采集肌电信号的。
表面电极使用一次性电极,型号为LT-301,材料为Ag/AgCl。
采样频率2KHz,放大倍数500倍。
实验者均采用坐姿,在上臂的肱三头肌,肘肌,肱二头肌,肱桡肌(肱二头肌、肱桡肌分别是屈肘动作的主动肌和协同肌;肱三头肌、肘肌分别是伸肘动作的主动肌和协同肌)上分别贴上表面电极。
肘部动作的起始位置设置在裤缝线处,手臂尽量与水平面垂直。
动作的终止位置大约在水平位置。
先屈肘后伸肘。
实验者不间断均匀重复举重为5.5kg的哑铃,感到疲劳时记录疲劳前举重次数,然后重复举重直到肌肉无力举起为止。
EMG是一种非常复杂的信号,信号本身非常微弱,稳定性较差,随机性很强。
因此信号检测时需要注意以下相关事项:①电极位置:电极所在位置应受其他肌肉串扰的影响最小。
检测电极应置于肌腹的中间,尽量离其他肌肉足够远;电极对的方向应与肌梭方向平行。
参考电极尽可能置于肌肉最少的地方。
②检测电极对的距离:检测电极间隔的距离越大,拾取的信号越广越深,信号的幅值也越大,因此为了保证测量的可比性,每次测量时电极间隔的距离应固定。
③皮肤阻抗:人体皮肤阻抗高达10~100 kΩ/cm2,变化范围很大。
基于matlab的皮肤电信号处理
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燕山大学课程设计说明书题目:基于matlab的皮肤电信号处理学院(系):电气工程学院年级专业:学号:学生姓名:指导教师:教师职称:课程设计(论文)任务书院(系):电气工程学院基层教学单位:摘要生理信号的情感识别具有广泛的研究和应用前景,是一个重要的研究领域。
其中皮肤电信号(GSR)随着情感的不同有着明显的差异,其皮肤电导值与情感状态和注意力密切相关。
但是研究生理信号存在很多局限性,很难像面部表情等找到一种可以代表情感的生理信号特征,且识别效果不佳,鲁棒性较差等。
因此情感识别中最可靠的方法就是采集比较理想的符合真实环境的生理数据,将皮肤电信号在情感识别中的研究作为模式识别来研究,而由于生理信号极其微弱,信号噪声很大,甚至将有效信号覆盖,故本文阐述了GSR信号数据预处理方法。
将信号从总信号中分离出,并采用小波滤波器和巴特沃斯滤波器对信号进行去噪处理,分离出有效信号。
关键词GSR;情感识别;小波去噪;巴特沃斯滤波器去噪目录1设计原理 (4)1.1皮肤电信号 (4)1.11研究背景及国内外研究现状 (4)1.12皮肤电信号特点 (5)1.2巴特沃斯滤波器 (6)1.3小波 (7)1.4matlab简要介绍 (7)2设计步骤 (9)2.1 GSR信号的采集 (9)2.2信号分离 (10)2.3数据归一化 (12)2.4巴特沃斯滤波器去噪 (13)2.5小波去噪 (17)3总结 (20)参考文献 (21)1设计原理1.1皮肤电信号1.11研究背景及国内外研究现状科技信息化的时代已经在我们身边,计算机已经成为千家万户生活的必须部分。
人与计算机的交互过程中,势必会带有某些情感,如果能够使得机器感受到人类的情感,并且见机行事,将会给社会和人类进步带来更大的空间。
这就是所谓的情感计算,然而情感计算到底是什么?我们要研究的对象和内容是什么?研究的目的是什么?情感计算中的一个重要组成部分是情感识别。
情感识别(Emotion Recognition)是通过观察人类的表情,行为和情感产生的前提环境来推断情感状态[1]。
Matlab在医学信号处理中的应用示例

Matlab在医学信号处理中的应用示例引言:医学信号处理是指将医学上获得的各种生理信号通过数字信号处理技术进行分析、提取和处理,以获取有关患者生理状态的信息。
随着计算机技术的快速发展,Matlab作为一种功能强大的数学软件,被广泛应用于医学信号处理领域。
本文将介绍几个Matlab在医学信号处理中的应用示例,以展示其在该领域具有的潜力和优势。
一、脑电图(EEG)信号处理脑电图是记录脑电活动的一种生理信号。
通过分析和处理脑电图信号,可以了解脑功能、疾病和药物对脑的影响等。
Matlab提供了丰富的信号处理工具箱,可以对脑电图信号进行不同的处理和分析。
1.1 频率分析频率分析是脑电图信号处理中常用的方法之一。
通过使用Matlab的快速傅里叶变换(FFT)函数,可以将时域的脑电图信号转换为频域的频谱图,以便观察信号中不同频率成分的分布情况。
这种分析可以用于检测脑电信号中的异常频率成分,如癫痫发作。
1.2 时频分析时频分析是将频谱分析应用于时变信号的一种方法。
在脑电图信号处理中,时频分析可以用于研究不同频率成分在不同时间上的变化情况,以揭示潜在的脑电活动。
Matlab提供了多种时频分析工具,如连续小波变换(CWT),可以帮助研究人员进一步了解脑电信号的特性。
二、心电图(ECG)信号处理心电图是记录心脏电活动的一种生理信号。
通过对心电图信号进行处理和分析,可以帮助医生判断心脏功能和诊断心脏疾病。
Matlab在心电图信号处理中具有广泛的应用。
2.1 心率变异性(HRV)分析心率变异性是描述心率时间间隔变化的一项重要指标。
通过使用Matlab的HRV工具箱,可以计算出心电图信号的各种HRV参数,如标准差、频域参数等。
这些参数可以用于评估心脏自律性、心脏功能异常以及对心脏疾病的治疗效果等。
2.2 心电图滤波心电图信号通常存在噪声,并且与心脏电活动重叠,因此需要对信号进行滤波处理。
Matlab中提供了多种滤波器设计方法和滤波函数,可以帮助去除心电图信号中的噪声,并提取出心脏电活动的有效信息。
利用MATLAB进行心电图信号处理与分析

利用MATLAB进行心电图信号处理与分析心电图(Electrocardiogram,简称ECG)是一种记录心脏电活动的重要手段,通过对心电图信号的处理与分析可以帮助医生判断患者的心脏健康状况。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件,被广泛运用于心电图信号处理与分析领域。
本文将介绍如何利用MATLAB进行心电图信号处理与分析,包括信号预处理、特征提取、心率检测等内容。
1. 信号预处理在进行心电图信号处理之前,首先需要对原始信号进行预处理,以提高后续分析的准确性和可靠性。
常见的信号预处理方法包括滤波、去噪和基线漂移校正等。
1.1 滤波滤波是信号处理中常用的技术,可以去除信号中的噪声和干扰,保留有用的信息。
在心电图信号处理中,常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱,可以方便地实现各种滤波操作。
1.2 去噪心电图信号往往受到各种干扰和噪声的影响,如肌肉运动、呼吸运动等。
去噪是信号预处理中至关重要的一步,可以有效提取出心电活动的真实信息。
MATLAB中有多种去噪算法可供选择,如小波去噪、均值滤波等。
1.3 基线漂移校正基线漂移是指心电图信号中由于各种原因引起的直流成分变化,会影响后续特征提取和分析的准确性。
在预处理阶段需要对基线漂移进行校正,以保证后续分析结果的可靠性。
MATLAB提供了多种基线漂移校正方法,如多项式拟合、小波变换等。
2. 特征提取特征提取是对经过预处理的心电图信号进行进一步分析和抽取有意义的特征信息。
常见的特征包括R峰位置、QRS波群宽度、ST段变化等,这些特征可以反映心脏活动的规律和异常情况。
2.1 R峰检测R峰是心电图中QRS波群中最高点对应的峰值,通常用于计算心率和分析心脏节律。
MATLAB提供了多种R峰检测算法,如基于阈值法、基于波形相似性比较法等。
通过R峰检测可以准确计算心率,并进一步分析心脏节律是否规律。
2.2 QRS波群特征提取除了R峰位置外,QRS波群中的形态和宽度也包含了丰富的信息。
如何使用MATLAB进行信号处理的基本操作

如何使用MATLAB进行信号处理的基本操作MATLAB是一种功能强大的数学计算软件,用于信号处理的基本操作。
信号处理是一种涉及测量、分析和操纵信号的技术,广泛应用于通信、音频处理、医学成像等领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行信号处理的基本操作,包括信号生成、采样和重构、频谱分析、滤波和相关性分析。
第一章:信号生成信号生成是信号处理的首要步骤,涉及到产生原始信号以及添加噪声等。
在MATLAB中,可以使用函数来生成各种类型的信号,如正弦信号、方波信号、三角波信号等。
例如,可以使用sin函数生成一个正弦信号:```matlabt = 0:0.1:10; % 时间从0到10,步长为0.1f = 1; % 频率为1Hzx = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号```此外,可以使用randn函数生成高斯白噪声信号:```matlabn = length(t); % 信号长度noise = 0.1*randn(1,n); % 生成标准差为0.1的高斯白噪声信号```第二章:采样和重构采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程,重构则是将离散时间信号再转换为连续时间信号。
在MATLAB中,可以使用采样函数进行采样和重构操作。
采样函数包括:A/D(模拟到数字)和D/A(数字到模拟)转换。
例如,可以使用函数`resample`进行信号的采样和重构:```matlabFs = 100; % 采样频率为100HzTs = 1/Fs; % 采样时间间隔t = 0:Ts:1; % 采样时间段为1秒x = cos(2*pi*10*t); % 原始信号,频率为10Hz的余弦信号y = resample(x, 2, 1); % 按2倍采样重构信号```可以通过观察原始信号和重构信号的波形来验证采样和重构的效果。
第三章:频谱分析频谱分析是信号处理中重要的环节,可以用于分析信号的频率成分。
在MATLAB中,可以使用快速傅里叶变换(FFT)函数进行频谱分析。
数字信号处理肌电信号的分析

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燕山大学单片机数字信号处理课程设计
第2章 系统总体设计方案
在上位机利用 Matlab 软件对肌电信号进行时域和频域(包括 FFT, 功率谱,倒谱)分析,计算均值、标准差、方差、积分肌电值 IEMG、均方 根有效值 RMS 等时域指标参数和平均功率频率 MPF、中位频率 MF 等频域 指标。比较不同动作下肌电信号特征,在设计的信号分析及显示界面中显示 出来。
燕山大学单片机数字信号处理课程设计
燕山大学
课程设计说明书
题目:肌电信号分析及动作识别
学院(系): 电气工程学院 年级专业: 学 号: 学生姓名: 指导教师: 教师职称:
燕山大学单片机数字信号处理课程设计
电气工程学院《课程设计》任务书
课程名称: “单片机原理及应用——数字信号处理”课程设计
基层教学单位:自动化仪表系
积分肌电值 IEMG:
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燕山大学单片机数字信号处理课程设计
积分肌电值就是对所有信号取绝对值后尽心均值的求解,由于对肌电信号直 接求均值,均值近似为零,无法表征信号间的差异。若对肌电信号取绝对值 后再进行均值运算后,均值恒大于零,因而可用于提取肌电信号的特征。公 式如下:
均方根 RMS:
均方根就是一组数据的平方和除以数据的个数再开方,均方根是最理 想的平方滤波方式的典型,让滤波更平滑,更大限度的滤掉噪声。因 此,对肌电信号求均方根,可以滤除信号中的噪声,使滤波后的信号 更平滑、更明显。公式如下:
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燕山大学单片机数字信号处理课程设计
屈信号数据基本信息: 均值 = 0.03502 标准差 = 0.05775 方差= 0.00334 均方根=0.06754 中位频率=11.4033 积分肌电值 IEMG = 0.05437 均方根有效值 RMS= 0.17246
MATLAB实现信号的调制与解调

MATLAB实现信号的调制与解调调制与解调是数字通信系统中重要的技术,它们用于将信息信号转换为适合传输的调制信号,并在接收端将调制信号还原为原始的信息信号。
在MATLAB中,可以通过使用信号处理工具箱的函数实现信号的调制与解调。
下面将详细介绍信号的调制与解调的MATLAB实现方法。
一、信号的调制调制是将信息信号转换为调制信号的过程。
常见的调制方法包括振幅调制(AM)、频率调制(FM)和相位调制(PM)。
下面以振幅调制为例,介绍信号的调制方法。
1.生成调制信号首先,需要生成调制信号。
假设我们有一个原始的音频信号,可以使用MATLAB的`audioread`函数读取音频文件,并使用`resample`函数进行重采样。
```matlab[y, fs] = audioread('original_audio.wav');y_resampled = resample(y, fs_new, fs);```2.进行振幅调制接下来,将原始音频信号进行振幅调制。
可以使用MATLAB中的`ammod`函数进行调制。
```matlabAc=1;%载波幅度t = (0:length(y_resampled)-1)/fs_new;modulated_signal = ammod(y_resampled, fc, fs_new, Ac);```3.可视化调制信号最后,可以使用MATLAB的`plot`函数对调制信号进行可视化。
```matlabfigure;plot(t, modulated_signal);xlabel('Time (s)');ylabel('Modulated Signal');title('Amplitude Modulated Signal');```二、信号的解调解调是将调制信号还原为原始信号的过程。
下面以振幅调制为例,介绍信号的解调方法。
如何使用Matlab进行心电信号处理与分析

如何使用Matlab进行心电信号处理与分析1. 引言心电信号是一种重要的生理信号,对心脏病的诊断和监测起着至关重要的作用。
Matlab是一种功能强大的工具,用于信号处理和数据分析,特别适用于心电信号处理。
本文将介绍如何使用Matlab进行心电信号处理与分析的方法和技巧。
2. 数据读取和预处理首先,需要将采集到的心电信号从数据文件中读取到Matlab中进行后续处理和分析。
可以使用Matlab提供的函数(如load、importdata等)来读取常见的数据格式(如txt、csv等)。
在读取完成后,进行数据预处理以去除可能存在的噪声和干扰。
常见的预处理方法包括滤波和去噪。
滤波可以通过设计数字滤波器(如低通滤波器、带通滤波器等)或应用现有的滤波器函数(如butter、cheby1等)来实现。
去噪可以通过信号处理技术(如小波变换、小波阈值去噪等)来实现。
3. 心电信号特征提取在预处理完成后,需要从心电信号中提取出有用的特征。
这些特征可以用于心脏异常的诊断和疾病监测。
常见的特征包括心率、QRS波群宽度、ST段和T波等。
心率可以通过计算RR间期的倒数来获得,即心率=60/RR间期。
QRS波群宽度可以通过计算QRS波群的起始点和结束点之间的时间差来获得。
ST段和T波的特征可以通过计算它们的幅值、持续时间和斜率来获得。
Matlab提供了许多函数和工具箱,可以方便地实现这些特征的提取。
例如,可以使用Matlab中的QRS检测函数(如ecgQRSdetect)来检测QRS波群,并计算起始点和结束点的时间差。
类似地,可以使用Matlab中的函数(如ecgwaveform)来计算ST段和T波的特征。
4. 心电信号分析心电信号分析常用于心脏病的诊断和疾病监测。
Matlab提供了许多工具和函数,可用于心电信号的分类和模式识别。
以下是一些常见的心电信号分析方法和技术:4.1 心律失常检测心律失常是一种常见的心脏问题,对人体健康产生重大影响。
基于multisim的肌电信号的采集与分析

院(系):基层教学单位:燕山大学课程设计评审意见表目录第1章摘要 (1)第2章基本原理 (3)第3章设计及仿真 (5)3.1 前置放大 (5)3.2 滤波电路 (8)3.3 主放大电路 (10)3.4 50Hz陷波电路 (12)第5章结论 (16)参考文献 (18)第1章摘要肌电信号是一种复杂的生物医学信号,是肌肉收缩时产生的电活动,不仅与肌肉本身的生理特性有关,也与神经控制系统有关。
因此,肌电信号的研究分析已成为临床诊断、康复工程、神经生理学和生物力学等诸多领域的研究热点。
目前,国内外生产的肌电反馈产品较多,它对临床诊断,康复医学及运动医学等领域方面起着重要作用。
本文从肌电信号的产生机理入手,研究了肌电信号的特点和提取的方法,通过肌电变化转化成直观的肌电波,以此表征肌肉的活动状态,并通过此反馈给患者,使患者能感知肌电的这种变化,并进行反复的调控训练,从而达到康复训练和治疗的目的。
生物反馈疗法是应用电子仪器,将人们正常意识不到的身体功能,如肌电、脑电、皮温、心率、血压等转变为可以被人察觉到的信号,如视觉或听觉信号,再让患者根据这些信号,学会控制自身不随意功能的治疗和训练方法。
这一疗法自60年代提出并开展以来,以其无损伤,无痛苦,无药物副作用,方法简便,疗效满意等优点而被许多国家重视并采用,特别是一些发达国家己把生物反馈和自身调节作为一种常规方法,广泛开展于临床医学临床。
肌电反馈仪及电刺激应用普遍,国内外生产的品种也比较多,它在临床诊断,康复医学及运动医学等领域方面起着重要作用。
随着科学技术的快速发展,新技术、新产品的不断涌现,人们对仪器的功能、灵活性的要求越来越高。
虚拟仪器技术是仪器技术和计算机技术相结合的产物。
经过了近20年的发展,它已成为2l世纪测试技术和仪器技术发展的主要方向。
本课题的研究目的就是为了采用虚拟仪器技术,发挥其强大的软件优势,来实现传统的治疗仪。
这将对节约成本,利于开发编程等方面有很高的益处。
肌电信号特征提取matlab

肌电信号特征提取matlab
在MATLAB中进行肌电信号特征提取涉及到多个步骤和方法。
首先,肌电信号是由肌肉活动产生的电信号,常用于肌肉运动监测和控制。
特征提取是为了从原始信号中提取出具有代表性的特征,以便进行后续的分析和处理。
一种常见的肌电信号特征提取方法是时域特征提取,其中包括以下步骤:
1. 信号预处理,包括滤波去噪、信号分段等。
2. 时域特征计算,常用的特征包括均值、方差、时域波形参数等。
3. 特征选择,根据具体任务选择最具代表性的特征。
另一种常见的方法是频域特征提取,包括以下步骤:
1. 信号预处理,同样包括滤波去噪、分段等。
2. 信号频谱分析,使用傅立叶变换等方法将信号转换到频域。
3. 频域特征计算,常用的特征包括频谱能量、频谱均值等。
除了时域和频域特征外,还可以考虑使用小波变换进行特征提取,以获取信号的时频特征。
在MATLAB中,可以利用信号处理工具箱中的函数和工具来实现
肌电信号特征提取。
例如,可以使用滤波函数对信号进行滤波去噪,使用统计函数计算时域特征,使用FFT函数进行频谱分析等。
总之,在MATLAB中进行肌电信号特征提取需要结合信号处理和
特征提取的方法,根据具体的应用需求选择合适的特征提取方法,
并利用MATLAB提供的工具和函数来实现特征提取过程。
希望这些信
息能够帮助到你。
积分肌电 matlab

积分肌电 matlab标题:基于积分肌电的 Matlab 应用第一部分:介绍积分肌电积分肌电(sEMG)是一种测量肌肉活动的电生理信号。
它通过电极将肌肉表面的电位变化转化为电压信号,常用于运动控制、康复医学以及人机交互等领域。
积分肌电信号的处理和分析对于了解肌肉活动的特征和模式具有重要意义。
第二部分:积分肌电的信号处理在Matlab 中,可以使用一系列的函数和工具箱来处理和分析积分肌电信号。
首先,我们需要对原始积分肌电信号进行预处理,包括滤波和降噪。
常用的滤波方法有低通滤波和带通滤波,可以去除高频噪声和干扰。
然后,可以使用Matlab 提供的工具箱进行特征提取,如时域特征、频域特征和时频域特征等。
这些特征可以帮助我们了解肌肉活动的模式和变化。
第三部分:积分肌电的运动控制应用积分肌电可以应用于运动控制领域,例如肌电机器人和肌电智能假肢。
通过分析和处理积分肌电信号,可以提取肌肉活动的特征,并将其作为控制信号送入机器人或假肢,实现精确的运动控制。
在Matlab 中,可以使用积分肌电信号与运动设备之间的接口进行数据传输和实时控制。
第四部分:积分肌电的康复医学应用积分肌电在康复医学中也有广泛的应用。
通过监测和分析患者的积分肌电信号,可以评估肌肉功能的恢复情况,并制定个性化的康复训练方案。
此外,积分肌电还可以用于监测肌肉疲劳和预测运动损伤的风险,为康复治疗提供依据。
第五部分:积分肌电的人机交互应用积分肌电被广泛应用于人机交互领域。
通过分析和识别积分肌电信号,可以实现非接触式的人机交互控制。
例如,可以通过手势识别来控制计算机、智能手机或虚拟现实设备。
在Matlab 中,可以使用机器学习算法来进行积分肌电信号的分类和识别,从而实现更精确和灵活的人机交互。
第六部分:结语在本文中,我们介绍了积分肌电的基本概念和应用,并重点介绍了在Matlab 中处理和分析积分肌电信号的方法和工具。
积分肌电在运动控制、康复医学和人机交互等领域具有重要意义,对于促进健康和改善生活质量具有积极作用。
表面肌电信号实验手册分析

实验基于sEMG时域特征特的动作识别一、实验目的1.了解肌电信号常用的时域分析方法;2.利用MATLAB对肌电信号进行去噪、特征提取及动作识别;二、实验设备1.Wi-Fi表面肌电信号采集卡;2.32位Windows XP台式机(Matlab 7.0软件);3.802.11b/g无线网卡;三、实验内容(1)学习信号的基本去噪方法,并用MATLAB实现;(2)学习肌电信号常用的时域特征并利用Matlab来进行波形长度(WL)符号改变数(SSC)、过零点(ZC)、威尔逊赋值(WAMP)等特征的提取;(3)学习神经网络信号处理方法,掌握BP神经网络的用法,将其用于肌电信号的动作识别。
学习以上三个部分,最终完成一整套肌电信号去噪、特征提取(选取一种特征)、基于特征的动作识别的MATLAB程序。
四、实验原理(1)小波去噪小波去噪方法是一种建立在小波变换基础上的新兴算法,基本思想是根据噪声在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点,将各频带上的噪声对应的小系数去除,保留原始信号的小波分解系数,然后对处理后系数进行小波重构,得到纯净信号。
小波去噪的基本原理图如下(2) 特征提取时域分析是将肌电信号看成均值为零,而方差随着信号强度的变化而变化的随机信号。
时域特征的计算复杂度低,提取比较方便。
最常用的方法有:方差,过零点数(Zero Crossing, ZC ),Willison 幅值(Willison Amplitude, WAMP ),绝对值平均值 (Mean Absolute Value, MA V )和波形长度(Wave length ,WL )等。
在实际应用中,为了让特征可以包含更多的信息,往往选择用不同的时域特征组合形成联合特征向量。
我们主要介绍一下几种方法:过零率(ZC ):为波形通过零线的次数,从一定程度上反映了信号的频率特性。
为了降低零点引入的噪声,往往会引入一个阈值δ。
计算方式如下:)(),sgn(11δ≥-+-++k k k k x x x x(1)Willison 幅值:是由Willison 提出一种对表面肌电信号的幅值变化数量进行计算的方法,经过后人的研究,对Willison 幅值的阈值有了明确的范围限定,目前认为V μ100~50 是最合适的阈值范围。
实验四肌电信号的肌肉疲劳估计

实验四肌电信号的肌肉疲劳估计肌肉在持续的收缩过程中,会逐渐进入疲劳状态,肌肉疲劳特性的研究在康复医学、运动医学领域具有重要作用。
肌电信号(electromyogram ,EMG) 是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态,因此通过EMG研究肌肉疲劳是一个有效途径。
已有许多研究发现,在疲劳过程中EMG信号会出现幅度增长,功率谱朝低频方向移动等现象。
这些效应是由于神经传导速率的变化所引起的,会对肌电假肢的控制以及运动力量的估测等造成不利影响。
因此对肌肉疲劳的检测以及疲劳程度的度量显得非常必要。
本文通过实验采集到实验者的肌电信号,对其进行了预处理,并且定量分析估计了肌肉疲劳的过程。
1.EMG的采集本实验采用生理信号采集仪MP150采集肌电信号的。
表面电极使用一次性电极,型号为LT-301,材料为Ag/AgCl。
采样频率2KHz,放大倍数500倍。
实验者均采用坐姿,在上臂的肱三头肌,肘肌,肱二头肌,肱桡肌(肱二头肌、肱桡肌分别是屈肘动作的主动肌和协同肌;肱三头肌、肘肌分别是伸肘动作的主动肌和协同肌)上分别贴上表面电极。
肘部动作的起始位置设置在裤缝线处,手臂尽量与水平面垂直。
动作的终止位置大约在水平位置。
先屈肘后伸肘。
实验者不间断均匀重复举重为5.5kg的哑铃,感到疲劳时记录疲劳前举重次数,然后重复举重直到肌肉无力举起为止。
EMG是一种非常复杂的信号,信号本身非常微弱,稳定性较差,随机性很强。
因此信号检测时需要注意以下相关事项:①电极位置:电极所在位置应受其他肌肉串扰的影响最小。
检测电极应置于肌腹的中间,尽量离其他肌肉足够远;电极对的方向应与肌梭方向平行。
参考电极尽可能置于肌肉最少的地方。
②检测电极对的距离:检测电极间隔的距离越大,拾取的信号越广越深,信号的幅值也越大,因此为了保证测量的可比性,每次测量时电极间隔的距离应固定。
③皮肤阻抗:人体皮肤阻抗高达10~100 kΩ/cm2,变化范围很大。
基于matlab的心电信号预处理

基于matlab的心电信号预处理一、心电信号(1)心电信号的特性人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号,通常最大的幅值不超过5mV,信号频率在0.05~100Hz之间。
心电信号是通过安装在人体皮肤表面的电极来拾取的。
由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象,会对心电信号产生严重的干扰。
加之人体是一个复杂的生命系统,存在各种各样的其他生理电信号对心电信号产生干扰。
同时由于我们处在一个电磁包围的环境中,人体就像一根会移动的天线,从而会对心电信号产生50Hz左右的干扰信号。
心电信号具有微弱、低频、高阻抗等特性,极容易受到干扰,所以分析干扰的来源,针对不同干扰采取相应的滤除措施,是数据采集重点考虑的一个问题。
常见干扰有如下几种:①工频干扰②基线漂移③肌电干扰心电信号具有以下几个特点:·信号极其微弱,一般只有0.05~4mV,典型值为1mV;·频率范围较低,频率范围为0.1~35Hz,主要集中在5~20Hz;·存在不稳定性。
人体内部各器官问的相互影响以及各人的心脏位置、呼吸、年龄、是否经常锻炼等因素,都会使心电信号发生相应变化;·干扰噪声很强。
对心电信号进行测量时,必然要与外界联系,但由于其自身的信号非常微弱,因此,各种干扰噪声非常容易影响测量。
其噪声可能来自工频(50Hz)干扰、电极接触噪点、运动伪迹、肌电噪声、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化以及其他电子设备的机器噪声等诸多方面。
(2)心电信号的选择本次实验所采用的心电信号来自MIT-BIH库,库中有48组失常的心电信号,要在其中找出符合实验要求的心电信号(即含有肌电干扰、工频干扰和基线漂移)。
(3)正常心电信号波形图1是正常心电信号在一个周期内的波形,由P波、QRS波群和T波组成。
P波是由心房的去极化产生的,其波形比较小,形状有些圆,幅度约为0.25mV,持续时间为0.08~0.11s。
窦房结去极化发生在心房肌细胞去极化之前,因而在时间上要先于P波,只是窦房结处于心脏内部,其电活动在体表难以采集。
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基于matlab的肌电信号处理程序:function varargout = untitled(varargin)% UNTITLED M-file for untitled.fig% UNTITLED, by itself, creates a new UNTITLED or raises the existing% singleton*.%% H = UNTITLED returns the handle to a new UNTITLED or the handle to% the existing singleton*.%% UNTITLED('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in UNTITLED.M with the given input arguments. %% UNTITLED('Property','Value',...) creates a new UNTITLED or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before untitled_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to untitled_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 untitled% Last Modified by GUIDE v2.5 08-Nov-2014 12:45:18% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before untitled is made visible.function untitled_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 untitled (see VARARGIN)% Choose default command line output for untitledhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes untitled wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = untitled_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 structurevarargout{1} = handles.output;% --- 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) global s;global a;global t;global count;% count=1;[filename,filepath]=uigetfile('*.txt','Ñ¡ÔñÎļþ');%Ñ¡ÔñÊý¾ÝÎļþstr=[filepath filename];s=load(str);a=s(:,7);t=s(:,1);axes(handles.axes1);plot(t,a);xlabel('ʱ¼ä');ylabel('±äÁ¿');title('ÔʼÐźÅ');if count==2global s2;global a2;global t2;[filename,filepath]=uigetfile('*.txt','Ñ¡ÔñÎļþ');str=[filepath filename];s2=load(str);a2=s2(:,7);t2=s2(:,1);plot(handles.axes2,t2,a2);endcount=1;% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global s;global y;% global IR;% global SORH;y=fft(a,20000);M =length (a) ;N=length(y);p=size(a);% s1=a(1:20000);[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];SORH='s';[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);L=p(2);x=a;h=XC;F=0;M=0;for ii=1:Lm(ii)=(x(ii)-y(ii))^2;t(ii)=y(ii)^2;f(ii)=t(ii)/m(ii);F=F+f(ii);M=M+m(ii);end;SNR=10*log10(F);MSE=M/N;SM=SNR/MSE;axes(handles.axes2);plot(XC(1:10000));xlabel('ʱ¼ä');ylabel('±äÁ¿');title('È¥ÔëºóÐźÅ');% plot(handles.axes2,XC(1:20000));% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global y;global count;%a=EMG3(1:points,2);y=fft(a,20000); %¶ÔÐźŽøÐпìËÙFourier±ä»»fs=2000;N=length(y);mag=abs(y);%ÇóµÃFourier±ä»»ºóµÄÕñ·ùf=(0:N-1)/N*fs; %ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes1);plot(f,mag);% plot(handles.axes1,f,mag);%»æÖÆͼÐÎxlabel('ƵÂÊ');ylabel('·ùÖµ');title('Ô¼¡µç·ùƵN=20000');if count==2global a2;global t2;global y2;%a=EMG3(1:points,2);y2=fft(a2,20000); %¶ÔÐźŽøÐпìËÙFourier±ä»»fs=2000;N=length(y2);mag=abs(y2);%ÇóµÃFourier±ä»»ºóµÄÕñ·ùf=(0:N-1)/N*fs; %ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes2);plot(f,mag);endcount=1;% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;% global IR;% global SORH;[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];SORH='s';[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);y1=fft(XC,20000);fs=2000;N=length(y1);mag1=abs(y1);f=(0:N-1)/N*fs;axes(handles.axes2);plot(f,mag1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('·ùÖµ');title('È¥Ôëºó·ùƵN=20000');% --- Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global y;global count;fs=2000;N=length(y);f=(0:N-1)/N*fs;%ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes1);plot(f,angle(y));xlabel('ƵÂÊ');ylabel('Ïàλ');title('Ô¼¡µçÏàƵ');% plot(handles.axes1,f,angle(y));%»æÖÆÏàƵÌØÐÔͼif count==2global a2;global t2;global y2;fs=2000;N=length(y2);f=(0:N-1)/N*fs;%ƵÂÊÐòÁÐaxes(handles.axes2);plot(f,angle(y2));xlabel('ƵÂÊ');ylabel('Ïàλ');title('Ô¼¡µçÏàƵ');endcount=1;% plot(handles.axes1,f,angle(y));%»æÖÆÏàƵÌØÐÔͼ% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];SORH='s';[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);y1=fft(XC,20000);fs=2000;N=length(y1);f=(0:N-1)/N*fs;axes(handles.axes2);plot(f,angle(y1));xlabel('ƵÂÊ');ylabel('Ïàλ');title('È¥Ôëºó¼¡µçÏàƵ');% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)trydelete(allchild(handles.axes1));delete(allchild(handles.axes2));set(handles.edit1,'string','');set(handles.edit1,'string','');set(handles.edit3,'string','');set(handles.edit4,'string','');set(handles.edit5,'string','');set(handles.edit6,'string','');end% --- Executes on button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global s;y=fft(a,20000);fs=2000;N=length(y);mag=abs(y);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000;axes(handles.axes1);plot(f,power1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('¹¦ÂÊÆ×');title('Ô¼¡µç¹¦ÂÊÆ×');global count;global a2;global t2;global s2;if count==2y2=fft(a2,20000);fs=2000;N=length(y2);mag=abs(y2);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000;axes(handles.axes2);plot(f,power1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('¹¦ÂÊÆ×');title('Ô¼¡µç¹¦ÂÊÆ×');endcount=1;% --- Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global a;global t;global s;s=fft(a,2000);[C L]=wavedec(a,3,'db5');cA3=appcoef(C,L,'db5',3);cD1=detcoef(C,L,1);cD2=detcoef(C,L,2);cD3=detcoef(C,L,3);thr1=thselect(cD1,'rigrsure');thr2=thselect(cD2,'rigrsure');thr3=thselect(cD3,'rigrsure');TR=[thr1,thr2,thr3];SORH='s';[XC,CXC,LXC,PERFO,PERF2]=wdencmp('lvd',a,...'db5',3,TR,SORH);y1=fft(XC,20000);fs=2000;N=length(y1);mag=abs(y1);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000;%axes(handles.axes2);plot(f,power1);xlabel('ƵÂÊ');ylabel('¹¦ÂÊÆ×');title('È¥Ôëºó¼¡µç¹¦ÂÊÆ×');% --- Executes on button press in pushbutton10.function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton10 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%Çó¾ùÖµglobal a;set(handles.edit1,'string',mean(a));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 pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global a;set(handles.edit3,'string',sqrt(var(a)));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% 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 pushbutton12.function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton12 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global a;set(handles.edit4,'string',var(a));function edit4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit4 (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 edit4 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit4 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit4 (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 pushbutton13.function pushbutton13_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton13 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%Çó»ý·Ö¼¡µçÖµIEMGglobal a;set(handles.edit5,'string',mean(abs(a)));function edit5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit5 (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 edit5 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit5 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit5 (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 pushbutton14.function pushbutton14_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton14 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%Çó¾ù·½¸ùÓÐЧֵRMSglobal a;set(handles.edit6,'string',sqrt(mean(a.^2)));function edit6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit6 (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 edit6 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit6 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit6 (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 pushbutton15.function pushbutton15_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton15 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)global a;global t;global s;y=fft(a,20000);fs=2000;N=length(y);mag=abs(y);f=(0:N-1)/N*fs;power1=(mag.^2)/20000;ss=sum(power1);m2=0.5*ss;df=fs/N;m1=0.5*df*(sum(power1(1:N-1))+sum(power1(2:N)));MPF=m1/m2;set(handles.edit7,'string',MPF);function edit7_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit7 (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 edit7 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit7 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit7_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit7 (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。