基于MATLAB-的脉搏信号处理软件系统
基于LabVIEW的脉搏波信号分析系统设计
脉 搏信 号是 一 种 微 弱 的 非 平稳 信号 ，输 出 幅度 通 常在 几 十
脉 搏 波信 号 经 过 硬 件 调 理 电路 ，数 据 采 集 卡 采 集 的 、频 率 较 低 的 基 线 漂 移 信 号及
１ 脉 搏 波信 号 获 取 与 分析 光 电容 积 法 是 当今 脉 搏 测 量 的一 种 有 效 方 法 。其 原 理 是 根 据朗伯一 尔定律 ， 比 当恒 定 波 长 的 光 照 射 到 人 体 组 织 上 时 ， 过 通 人 体 组织 吸收 、反 射 衰减 后 测 量 得 到 的光 强 反 映 照 射 部 位 组 织
值 处 理技 术不 能 达 到 良好 的 效 果 。小 波 分 析 方 法 因 其 具 有 良好 的 表 征信 号 时域 和 频 域 特 征 的 局 部 特 性 ，能 够 将 微 弱 信 号 从 噪
声中提取出来。因此 ， Ｄ ｎｈ 在 ｏ ｏ ｏ提 出 的 软 阈值 基 础 上 ， 合 脉 结
关 键词 ： 虚拟 仪 器 ， 字 滤 波 器 ，ａ ＶＥ Ｍａｌｂ 数 Ｌ ｂ ＩＷ， ｔ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ
Ｔｈ ｔｓｉｇ ｉ ａｌ ｏｒｔ ｅ ｅ ｅ ｔ ｓｇｎ ｓ ｎ ｆ ｈ ｐｕｌｅ— ｖ ｗｉ ｄｉｅ ｔ ｒ ｆ ｃ ｔｅ ｓ ｗａ ｅ ｌ ｒ ｃ ｌ ｅ ｌ ｔ ｈ ｂｏ ｓａ ｕ ． ｉ Ｉ ｌ ｙ ｅ ｄｙＳ ｔ ｔ ｓｉ ｓ ｍｐｏ￣ ｔｔ ｍ ｅ ｓ ｅ ｔ ｅ ｒ ｑｕ ｃ ｆ ｔ ａｎ ｏ ａ ｕｒ ｈ ｆｅ ｅｎ ｙ ｏ ｐｕｓ ｌｅ—ｗａ ｆ ｒ ｖｅ ｏ ｍｅ ｃ ｄｉ ｄｉａｌ ａｇｎ ｓｉ ｉ ｅｙ ｎ ｃ ｒｃ ｌ ｏｒ ｈ ｃｏ ｐｌｘｉ ｏ ｐｕｓ ｗａ ｉｔ ｒｅｒ ｃ ｓｉ ａｌ ｏ ｓ ｍ ｌ ａ ｄ ｏｒｅ ｔ Ｆ ｔｅ ｔ ｙ ｍ ｅ ｔ ｙ ｆ ｌｅ ｖｅ ｎｅ ｆ ｅｎ ｅ ｇｎ ， ｅｄ ｂａｓ ｏｎ ｈｅ ｔ
课题二基于MATLAB平台的心电信号分析系统设计与仿真
课题二基于MATLABDE的心电信号分析系统的设计与仿真一、本课题的目的本设计课题主要研究数字心电信号的初步分析及滤波器的应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：(1)了解MATLAB软件的特点和使用方法，熟悉基于Simulink的动态建模和仿真的步骤和过程；(2)了解人体心电信号的时域特征和频谱特征；(3)进一步了解数字信号的分析方法；(4)通过应用具体的滤波器进一步加深对滤波器理解；(5)通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、课题任务设计一个简单的心电信号分析系统。
对输入的原始心电信号，进行一定的数字信号处理，进行频谱分析。
采用Matlab语言设计，要求分别采用两种方式进行仿真，即直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、采用Simulink进行动态建模和仿真的方式。
根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。
(1)对原始数字心电信号进行读取，由数字信号数据绘制出其时域波形。
(2)对数字信号数据做一次线性插值，使其成为均匀数字信号，以便后面的信号分析。
(3)根据心电信号的频域特征（自己查阅相关资料），设计相应的低通和高通滤波器。
(4)编程绘制实现信号处理前后的频谱，做频谱分析，得出相关结论。
(5)对系统进行综合测试，整理数据，撰写设计报告。
三、主要设备和软件(1)PC机一台。
(2) MATLAB6.5以上版本软件，一套。
四、设计内容、步骤和要求4.1必做部分4.1.1利用Matlab对MIT-BIH数据库提供的数字心电信号进行读取，并还原实际波形美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库是一个权威性的国际心电图检测标准库，近年来应用广泛，为我国的医学工程界所重视。
MIT-BIH数据库共有48个病例，每个病例数据长30min，总计约有116000多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍，内容丰富完整。
为了读取简单方便，采用其txt 格式的数据文件作为我们的原心电信号数据。
基于Matlab的生物医学信号处理及分析系统研究
基于Matlab的生物医学信号处理及分析系统研究生物医学信号处理及分析系统是医学领域中非常重要的一个研究方向，通过对生物体内产生的各种信号进行采集、处理和分析，可以帮助医生更好地了解患者的病情，指导临床诊断和治疗。
在这个领域中，Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，在信号处理和分析方面有着得天独厚的优势，被广泛应用于生物医学领域。
生物医学信号的特点生物医学信号具有复杂性、多样性和实时性等特点，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、血压信号等都是常见的生物医学信号。
这些信号在采集过程中往往受到各种干扰和噪声的影响，需要经过滤波、去噪等处理才能准确提取有效信息。
此外，生物医学信号还具有时域、频域等不同特征，需要综合利用各种信号处理技术进行分析。
Matlab在生物医学信号处理中的应用Matlab作为一种专业的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具箱，包括滤波、谱分析、小波变换等功能模块，可以帮助研究人员对生物医学信号进行快速高效的处理和分析。
通过Matlab编程，可以实现对生物医学信号的去噪、特征提取、模式识别等操作，为后续的疾病诊断和治疗提供支持。
Matlab在心电图（ECG）信号处理中的应用心电图是临床上常用的一种生物医学信号，通过记录心脏电活动可以判断心脏功能状态。
Matlab在心电图信号处理中有着广泛的应用，可以实现心率检测、心律失常诊断、ST段分析等功能。
利用Matlab工具箱中的滤波算法和频谱分析方法，可以对心电图信号进行精确处理，并提取出有用信息。
Matlab在脑电图（EEG）信号处理中的应用脑电图是记录大脑神经元放电活动的一种生物医学信号，对于研究大脑功能和诊断脑部疾病具有重要意义。
Matlab在脑电图信号处理中可以实现事件相关电位（ERP）分析、频谱特征提取、脑区连接性分析等功能。
通过Matlab强大的编程能力和可视化工具，可以更好地理解和解释脑电图数据。
Matlab在血压信号处理中的应用血压信号是反映心血管系统功能状态的重要指标之一，对于高血压、低血压等疾病具有重要参考价值。
基于Matlab心电信号实时处理的研究.kdh.
第 09卷第 3期中国水运 Vol.9 No.3 2009年 3月 China Water Transport March 2009收稿日期:2009-02-25作者简介:余永纪(1984-,男,杭州电子科技大学电子信息学院在读研究生,研究方向为电子信息系统集成。
基金项目:浙江省科技厅计划项目(2005C33006基于 Matlab 心电信号实时处理的研究余永纪,张亚君,洪明(杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州 310018摘要:该文基于 Matlab 强大功能的考虑, 利用 Matlab 软件作为技术平台, 实现了 PC 机与单片机实时串行通信和心电数据的实时处理,完成心电数据的采集与传输、数据存储、数字滤波、QRS 波检测及结果图形显示等功能。
利用这个方法可以避开复杂的算法,简单编程就可以实现心电数据的实时处理和分析,提高了开发效率,对心电检测技术的研究有一定的实用性。
关键词:Matlab;心电信号;回调函数;实时中图分类号:TP274 文献标识码:A 文章编号:1006-7973(200903-0105-03引言一个心电监测系统在采集到心电信号之后都要进行较为复杂的数据处理和分析,如数字滤波、QRS 波检测、心律失常分析等。
Matlab 是美国 Mathworks 公司开发的面向理论分析研究、工程计算数据处理和绘图的一套具有强大功能的软件系统。
运用 Matlab 软件进行这些方面的应用可以起到事半功倍的效果。
该文介绍利用 MATLAB 软件作为技术平台, 在心电数据采集之后实现 PC 机与单片机实时串行通信, 并进行滤波处理、数据存储、QRS 波检测和波形显示的方法。
该方法充分发挥了 Matlab 的优势, 实现了心电数据的实时处理和分析, 简单实用。
一、系统原理图 1 系统原理图系统原理如图 1所示。
系统以 MSP430F449为下位机, 主要完成心电信号的采集功能。
这一部分主要包括心电采集电路、信号放大电路、滤波电路等。
基于Matlab的运动员心跳信号处理
显示模块 ，还有单通 道 Ｄ ／ Ａ转换 、音频输 出模块 。
图 Ｉ 运 动 员心 跳信 号检 测 系统 框 图
通过研 究分析运 动心跳信 号的特点 ， 制 定相 应的判别规则和设计合适的算法 ， 滤除原始运动心跳信号 中的噪声 。 包含四 个步骤 ， 第一步 ： 分析原始 心跳 信号频谱 ， 根据其频谱确定 心跳信号所 占的频 带宽度 ； 然后根据所 占的频带的上下限频率先 用ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ中的 ｓ ｐ ｔ ｏ ｏ ｌ 工具进行调试 ，进一 步的确定具体设计 的滤波器所必要的参数 。第二步 ：研究滤波器 的设 计原理及具 体 的设计方法 ， 采 用最大误差 最小化准则进行设计 ， 用瑞米兹算法来进行实现 ， 第三步 ： 对原始 心跳信号波形和滤波后的心
跳信号波进行 比较分析 。第 四步 ：对设计的滤波器 的性能进行综合评价 。
１ 运 动 员心跳 信 号频 谱分 析及 设计 滤波 器 的参数 确定
所采集到 的运动 员心跳信号是一个 频率 范围在 ０ ～４ Ｋ Ｈ ｚ内的音频信号所 以其抽样频率取 ８ Ｋ Ｈ Ｚ ，这也是实 际应用过程
中对音频信号进行采样 时所选取 的频率 。原始 心跳信 号波 形如图 ２所示 ，该信 号含 有大量 的噪声 ，采用快速傅 立叶变换 Ｆ Ｆ Ｔ 对 原始信号进行频谱分析 ， ． 可得原 始信 号的频谱 图如图 ３所示 。 根 据原始信号 的频谱 图确定所设计 的数字滤波器 参数如下 ：抽样频率 ８ Ｋ Ｈｚ ， 带阻频率范围是 Ｏ ～１ ７ ０ ０ Ｈｚ 和２ ０ ０ ０ ￣ ４ ０ ０ ０ Ｈｚ ，通 带频 率范围是 １ ８ ０ ０ １ ９ ０ ０ Ｈｚ ，通 带最大衰减为 ｌ ｄ Ｂ，阻带最小衰减为 ６ ０ ｄ Ｂ。
收稿 日期 ：２ Ｏ ｌ ４ —０ ２ —１ ８
基于Matlab的脉搏信号参数提取
图 1 参数提取实现过程
各模块实现功能如下 : (1)数据导入 : 主要实现目标路径下 3 . csv时
i阶固有频率的第 j个区间的带宽 w ij = fmax ( i, j) fm in ( i, j) ( i, j = 1, 2, 3) 。
域数据文件名的读取 。将多个 csv文件中的数据汇 总到一个 sheet中 ,并在 sheet中添加信号采集信息 ,
3 结果与分析
便于了解相关采集参数 。
(2)频谱分析 : 主要实现采用快速傅里叶变换
图 2为对采集信号处理后得到的全体样本的谱
( FFT)将时域数据进行频谱分析 ,并绘制全体样本 阵图 ,其中 , x、y、z轴分别代表人数、频率和幅值 。经
谱阵 ,便于快速查看所有样本的频谱曲线 。
分析后我们可以看出 ,脉搏信号的频谱特征具体体现
( 3) fi 的提取及 pi 的计算 :利用固有频率 fi 对 应幅值 Ai 的特性 ,使用 M atlab数学工具 ,提取前四 阶固有频率 fi 并计算各谐波曲线下的覆盖面积比 pi。
( 4)带宽 w ij计算 : j ( j = 1, 2, 3 ) 表示幅值区间 ,
分别对应
(
3 4
A
i
～A
i
)
1 脉搏信号检测
脉搏信号采集系统由脉搏传感器 、动态应变仪 、 东方所 DASP采集系统以及计算机组成 。采集对象
收稿日期 : 2009 - 10 - 25 作者简介 :齐淑敏 (1984 - ) ,女 ,山东德州人 ,在读硕士 ,主要从事机电系统建模及仿真、动态测试的研究与开发. E2mail: qizi52320@163. com
0 引言
脉搏波压力及波形特征变化是评价人体心血管 系统生理病理状态的重要依据 [ 1 ] 。为了研究脉搏 波的波形特征与生理因素的关系 ,目前国内外许多 研究者大多以临床实测或模型计算脉搏波图 ,提取 人体生理病理特征 。实现脉搏信号分析处理方法 , 主要有时域分析 、频域分析 、样本训练与聚类等几类 方法 ,其中 ,频域分析法把脉搏波分解成为一系列频 率为基本频率整数倍的简谐振动 ,构成一个频率谱 , 用频谱与倍频的不同来分析脉象的不同 ,实现脉象 分类 。其优点是特征信息以脉搏波所具有的全部频
基于MATLAB的中医脉诊仪的设计与实现
基于MATLAB的中医脉诊仪的设计与实现脉诊是中医诊断中的瑰宝，但相比西医诊断的发展，中医脉诊方法和理论发展还停留在主观臆断与经验之中。
笔者基于MATLAB设计了脉象实时采集系统，建立了100-40-15-5的四层的BP神经网络，对五种脉象进行识别。
利用滤波、去基线漂移、归一化等预处理，大大提高了脉象识别的准确性，使其准确率达到90.8%，为发展中医脉诊数字化、客观化，脉诊仪的小型化提供了一种行之有效的方法。
标签：中医脉诊仪；实时；预处理；神经网络中医博大精深，脉诊于中医也有着悠久的历史，《难经》就记载“独取寸口”候脉言病，所以寸口诊脉是中医诊断学中重要的内容。
但是，脉诊在一定程度上取决于医生的主观经验判断，有时导致很难客观把握。
为了研究脉象与诊病的内在机理，本项目基于MATLAB设计了中医脉诊仪，结合中医诊断理论与人工智能技术识别脉象，为脉诊客观研究提供了一种方法。
1 脉象采集系统设计脉象是手指感觉脉搏跳动的形象，脉象的产生与心脏的搏动，心气的盛衰，脉管的通利和气血的盈亏及各脏腑的协调作用直接相关[1]。
脉象的具体表现是脉搏信号，它是一种微弱的生理信号。
本设计利用HK-2000H压阻传感器采集脉相，该传感器集成了信号调理电路、A/D转换电路、串行通信等电路，可以将脉象的模拟信号转换为数字信号并通过USB与计算机通讯。
因脉搏信号具有复杂、易变等特点，本项目设计了定位系统与充气加压系统。
可以防止因环境与自身的振动而导致脉搏信号的畸变。
为了模仿浮、中、沉三种取脉压力，在充气加压系统中加入了压力表，为后续脉象分析打下基础。
2 软件设计2.1 信号采集与动态显示该传感器波特率为9600bps，采样频率200HZ，数据格式为8位数据位。
当计算机向其发送2032H时，开始自动采样，发送2033H 时，停止采样，这样就可控制传感器的采样。
MATLAB数据采集工具箱是一个很好的平台，本设计利用MATLAB的“serial”函数，对串口进行操作，设置与串口相对应的波特率、数据位、停止位等参数，向其发送采样信号，并利用“callback”回调函数，以背景擦除模式动态绘制出数据图像，这样即得到实时的脉搏信号图。
毕业设计(论文)-基于matlab的心率检测系统[管理资料]
![毕业设计(论文)-基于matlab的心率检测系统[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/36e860f216fc700aba68fcc6.png)
毕业设计（论文）题目：基于matlab的心率检测系统学院：信息工程学院专业名称：电子信息工程班级学号：学生姓名：指导教师：二O16 年06 月基于matlab的心率检测摘要：1984年，美国MathWorks公司正式推出了商业数学软件matlab。
这是一款用于算法的研发、数据的可视化、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。
在国际学术中，matlab已经公认为方便、准确、可靠的科学计算标准软件。
在研发部门，matlab更被认作高效研究、开发的首要软件。
如今，matlab更是已经渗透到我们生活的各行各业。
这次对心率的检测也用到了强大的matlab。
由于matlab包含了众多的函数，我们可以利用这些函数来处理心电信号的显示、滤波及RQS波的检测等。
本次设计中运用到了GUI，这样可以很方便直观的显示我们需要的波形及更快捷的对波形进行一系列的操作。
对心电数据的显示可以用matlab中的textread函数。
在滤波中更是可以用到众多的滤波函数如buttord函数、butter函数及blackman函数等。
在这次毕设中，对心电信号的滤波采用的是带通滤波器加上hamming窗滤波器，这样可以有效的减少噪声的干扰。
对RQS波的检测采用的是动态阈值法。
这种方法在实际运用中成功率很高，并且算法思路清晰简明。
对于心率的检测，在用动态阈值法找到R波后，就可以同过编程来计算心率。
关键词：matlab、心率检测、RQS波检测、滤波指导老师签名：Heart rate detection based on matlabStudent name : Zhong Wei Qiao Class: 12041440Supervisor: Yang Su HuaAbstract: In 1984, the United States MathWorks company officially launched the commercial mathematical software is a high technology computing language and interactive environment for the development of algorithms,data visualization, data analysis and numerical the international has been recognized as a convenient, accurate and reliable scientific computing standard R & D is recognized as an effective research and development of the first ,matlab is already penetrated into all walks of life in our lives.The detection of heart rate also used a powerful matlab in this matlab contains a large number of functions,we can use these functions to deal with the ECG signal display, filter and RQS wave design is applied to the GUI,this can be very convenient and intuitive display we need the waveform and more efficient to carry out a series of operation of the display of ECG data can be used in textread matlab the filter is to use a large number of filter functions such as buttord function, Blackman function and butter function and so this complete set, the ECG signal filtering using a band-pass filter and Hamming window filter, which can effectively reduce the noise dynamic threshold method is used to detect the RQS method in practical application success rate is very high, and the algorithm is clear and heart rate detection, after using the dynamic threshold method to find the R wave, you can use the program to calculate the heart rate.Keyword：matlab,heart rate detection ,RQS wave detection ,filterSignature of Supervisor:目录1 前言课题的背景及意义 (3)国内外研究概况及发展趋势 (3)研究的内容及实验方案 (4)2 心电信号及其特征心电信号的产生 (8)心电信号的特点 (9)心电信号频域特点 (9)心电信号时域特点 (10)3 心电信号的预处理心电信号预处理的意义 (11)滤波方案的设计与分析 (13)低通配合窗函数滤波 (14)带通配合窗函数滤波 (14)最终方案的选择 (16)4 心电信号RQS波的复检RQS波的检测方案与分析 (19)方案选择与处理 (21)5 心电信号的心率检测心率计算 (23)6 系统软件设计GUI结构设计 (24)模块实现 (26)7总结 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (30)第一章前言当前，我国的心脑血管疾病仍呈逐年上升趋势。
OR2-Labview和Matlab平台下的脉搏信号分析
Labview和Matlab平台下的脉搏信号分析于璐沙宪政*(中国医科大学生物医学工程系110001)摘要:本文介绍了虚拟仪器Labview和Matlab混合编程的思想和方法，并在脉搏信号的预处理及特征点识别过程中使用了此方法。
经过对大量不同脉象的处理实验表明，该方法具有便捷、高效和结果准确的特点，为生物医学信号的分析提供了一种有效的新方法。
关键词: 生物医学工程学；脉搏信号分析；Labview与Matlab混合编程；特征提取一、前言生物医学信号的检测与分析无论对基础医学研究还是临床诊断治疗都有着非常重要的作用，近些年来，随着计算机技术的不断进步和完善，虚拟仪器技术越来越多的被应用到生物医学信号的检测与分析中来。
虚拟仪器技术是计算机技术与仪器技术相结的产物，它由计算机、仪器硬件和相应的应用软件组成，利用PC机强大的图形环境建立图形化的虚拟仪器面板，完成对仪器的控制及数据的采集、分析和显示。
目前使用最为广泛的虚拟仪器开发环境是美国NI公司推出的Labview软硬件平台，越来越多的虚拟医学仪器采用了基于Labview的设计，而且许多生理信号的识别与分析等研究工作也是在Labview系统框架下进行的[1]。
二、Labview和Matlab混合编程的提出及实现方法虽然Labview具有开发便捷、效率高、形象直观、易于掌握等优点，但是由于它对各种算法支持的工具箱不多且功能单一，使得Labview在数学计算方面的功能十分有限。
因此对于一些虚拟仪器中需要进行大量数据运算处理的复杂应用就显得有些力不从心。
Matlab是美国MathWorks公司开发的一种直观高效的计算机语言，它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具，在信号和图像处理等领域具有无可比拟的优势。
但它的界面开发及流程控制能力较差，并且数据采集、网络通信、硬件控制等方面比较繁琐，而且脚本文件不能脱离Matlab 这个应用程序环境，这就制约了程序的可移植性和通用性。
基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计
基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计心电信号是一种重要的生物信号，可以通过分析和处理心电信号来诊断心脏病和其他心血管疾病。
在本文中，我将介绍基于MATLAB的心电信号分析与处理的设计方案。
首先，我们需要明确任务的目标和需求。
心电信号的分析与处理主要包括以下几个方面：心率分析、心律失常检测、心电特征提取和心电图绘制。
下面将详细介绍每一个方面的设计方案。
1. 心率分析：心率是心电信号中最基本的参数之一，可以通过计算心电信号的RR间期来得到。
RR间期是相邻两个R波之间的时间间隔，R波是心电信号中最明显的波峰。
我们可以使用MATLAB中的信号处理工具箱来计算RR间期。
首先，我们需要对心电信号进行预处理，包括滤波和去除噪声。
常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波。
低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声。
MATLAB中的fir1函数可以用于设计滤波器。
然后，我们可以使用MATLAB中的findpeaks函数来检测R波的位置。
findpeaks函数可以找到信号中的峰值，并返回峰值的位置和幅值。
通过计算相邻两个R波的时间间隔，就可以得到心率。
2. 心律失常检测：心律失常是心脏节律异常的一种表现，可以通过心电信号的特征来检测。
常见的心律失常包括心房颤动、心室颤动等。
我们可以使用MATLAB中的自动检测算法来检测心律失常。
首先，我们需要对心电信号进行预处理，包括滤波和去除噪声，同心率分析中的方法相同。
然后，我们可以使用MATLAB中的心律失常检测工具箱来进行心律失常检测。
心律失常检测工具箱提供了多种自动检测算法，包括基于模板匹配的方法、基于时间域特征的方法和基于频域特征的方法。
根据具体的需求和数据特点，选择合适的算法进行心律失常检测。
3. 心电特征提取：心电信号中包含丰富的信息，可以通过提取心电特征来辅助心脏疾病的诊断。
常见的心电特征包括QRS波群宽度、ST段变化和T波形态等。
我们可以使用MATLAB中的特征提取工具箱来提取心电特征。
基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计
基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计心电信号是一种重要的生物电信号，可以反映人体心脏的电活动情况。
通过对心电信号的分析与处理，可以帮助医生判断心脏的健康状况，诊断心脏疾病，并且对心脏病患者的治疗和康复起到重要的辅助作用。
本文将介绍基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计。
首先，我们需要了解心电信号的基本特征和采集方式。
心电信号是由心脏肌肉的电活动引起的，通常采用心电图仪进行采集。
心电信号的主要特征包括心跳周期、心率、QRS波群等。
心电信号的采样频率通常为200Hz或以上，以保证信号的准确性和完整性。
在MATLAB中，我们可以使用多种方法对心电信号进行分析和处理。
首先，我们可以使用滤波器对信号进行去噪处理。
心电信号中常常存在各种噪声，如高频噪声、低频噪声和基线漂移等。
通过设计合适的滤波器，可以有效地去除这些噪声，提取出心电信号的有效信息。
其次，我们可以对心电信号进行特征提取。
心电信号的特征提取是心电信号分析的关键步骤，可以帮助我们了解心脏的电活动情况。
常用的特征包括心跳周期、心率、QRS波群的振幅和宽度等。
通过计算这些特征，可以得到心电信号的定量描述，为后续的诊断和治疗提供依据。
接下来，我们可以进行心电信号的分类和识别。
心电信号的分类和识别是心电信号分析的重要任务，可以帮助医生判断心脏的健康状况和诊断心脏疾病。
常见的分类和识别任务包括心律失常的检测、心脏病的诊断和心脏异常的监测等。
通过使用机器学习和模式识别算法，我们可以对心电信号进行自动分类和识别，提高诊断的准确性和效率。
此外，我们还可以进行心电信号的可视化和展示。
通过绘制心电图和心电波形，可以直观地展示心电信号的变化和特征。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以方便地进行数据可视化和结果展示。
通过对心电信号的可视化和展示，医生和研究人员可以更好地理解和分析心电信号，为临床诊断和科研工作提供支持。
综上所述，基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计涉及到信号去噪、特征提取、分类和识别以及可视化和展示等多个方面。
基于 MATLAB 的中医脉诊仪的设计与实现
基于 MATLAB 的中医脉诊仪的设计与实现
王逸群;叶燕语;张雪燕
【期刊名称】《中国民族民间医药》
【年(卷),期】2015(000)017
【摘要】脉诊是中医诊断中的瑰宝，但相比西医诊断的发展，中医脉诊方法和理论发展还停留在主观臆断与经验之中。
笔者基于MATLAB 设计了脉象实时采集系统，建立了100－40－15－5的四层的 BP 神经网络，对五种脉象进行识别。
利用滤波、去基线漂移、归一化等预处理，大大提高了脉象识别的准确性，使其准确率达到90．8％，为发展中医脉诊数字化、客观化，脉诊仪的小型化提供了一种行之有效的方法。
【总页数】2页(P62-63)
【作者】王逸群;叶燕语;张雪燕
【作者单位】重庆大学光电工程学院，重庆 400044;重庆大学光电工程学院，重庆 400044;重庆大学光电工程学院，重庆 400044
【正文语种】中文
【中图分类】R197.39
【相关文献】
1.基于光纤光谱仪的色度学实验仪的设计与实现 [J], 徐丹阳; 高建勋; 汪飞
2.基于MATLAB的片烟结构测定系统设计与实现 [J], 鲁海瑞;张宇;熊英杰
3.基于LabWindows/CVI和Matlab平台的小波消噪仪的设计与实现 [J], 刘洪昌;
李洪儒;郭利;刘佳佳
4.从脉诊仪谈中医脉诊客观化 [J], 李甜;刘雪梅;刘媛;陆小左
5.基于LabVIEW和Matlab的混合机托轮轴承在线监测与诊断系统设计与实现[J], 宁毅;王波;汤响;潘耀辉;张亚虎
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基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计
基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计心电信号是一种记录心脏活动的生理信号，它对于诊断心脏疾病和监测心脏健康非常重要。
基于MATLAB的心电信号分析与处理设计可以帮助医生和研究人员更好地理解心电信号，并从中提取有用的信息。
本文将详细介绍基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计的步骤和方法。
首先，我们需要准备心电信号的数据。
可以从心电图仪器或数据库中获取心电信号数据。
在MATLAB中，可以使用`load`函数加载数据文件，并将其存储为一个向量或矩阵。
接下来，我们需要对心电信号进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、滤波和去除基线漂移等。
常用的预处理方法包括滤波器设计、噪声去除和基线漂移校正。
在MATLAB中，可以使用`filtfilt`函数进行滤波，使用`detrend`函数进行基线漂移校正。
然后，我们可以对预处理后的心电信号进行特征提取。
特征提取是从信号中提取有用的信息，用于心脏疾病的诊断和监测。
常用的特征包括心率、QRS波形、ST段和T波形。
在MATLAB中，可以使用`findpeaks`函数找到QRS波形的峰值，并计算心率。
可以使用`findpeaks`函数找到ST段和T波形的峰值，并计算ST段和T波形的振幅。
接着，我们可以进行心电信号的分类和识别。
心电信号的分类和识别是根据特征提取的结果，将心电信号分为不同的类别，并进行心脏疾病的诊断和监测。
常用的分类和识别方法包括支持向量机、神经网络和决策树等。
在MATLAB中，可以使用`fitcsvm`函数进行支持向量机分类，使用`patternnet`函数进行神经网络分类，使用`fitctree`函数进行决策树分类。
最后，我们可以对心电信号进行可视化和报告生成。
可视化和报告生成可以将分析和处理结果以图形和文字的形式展示出来，便于医生和研究人员进行查看和分析。
在MATLAB中，可以使用`plot`函数进行信号的绘制，使用`title`函数和`xlabel`函数添加标题和坐标轴标签，使用`saveas`函数保存图形为图片文件，使用`fprintf`函数将分析结果输出到文本文件。
基于MATLAB的心电信号分析系统的设计与仿真
课题二基于MATLAB的心电信号分析系统的设计与仿真摘要：本文是利用MATLAB软件对美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库的122号心电信号病例进行分析，利用MATLAB软件及simulink平台对122号心电信号的病例进行读取、插值、高通滤波、低通滤波等的处理。
将心电信号中的高频和低频的杂波进行滤除后对插值前后滤波前后的时域波形及频谱进行分析。
同时也将滤波器的系统函数进行读取，分析，画出滤波的信号流程图，也分析各个系统及级联后的系统的冲击响应、幅频响应、相位响应和零极点图来判断系统的稳定性，并用MATLAB软件将图形画出，以便于以后的对系统进行分析。
关键词：MATLAB，simulink，心电信号，滤波器1.课程设计的目的、意义：本设计课题主要研究数字心电信号的初步分析及滤波器的应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：(1)了解MATLAB软件的特点和使用方法，熟悉基于Simulink的动态建模和仿真的步骤和过程；(2)了解人体心电信号的时域特征和频谱特征；(3)进一步了解数字信号的分析方法；(4)通过应用具体的滤波器进一步加深对滤波器理解；(5)通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
2 设计任务及技术指标：设计一个简单的心电信号分析系统。
对输入的原始心电信号，进行一定的数字信号处理，进行频谱分析。
采用Matlab语言设计，要求分别采用两种方式进行仿真，即直接采用Matlab语言编程的静态仿真方式、采用Simulink进行动态建模和仿真的方式。
根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。
2.1必做部分：2.1.1读取原始心电信号美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库是一个权威性的国际心电图检测标准库，近年来应用广泛，为我国的医学工程界所重视。
MIT-BIH数据库共有48个病例，每个病例数据长30min，总计约有116000多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍，内容丰富完整。
基于FPGA和Matlab的实时脉图信息处理系统设计
2011年11月郑州大学学报（工学版）Nov.2011第32卷第6期Journal of Zhengzhou University （Engineering Science ）Vol.32No.6收稿日期：2011－01－28；修订日期：2011－04－09基金项目：河南省科技项关计划资助重点科技项目（072102330025）作者简介：郭广灵（1966－），女，河南通许人，河南工业大学副教授，华中科技大学博士研究生，研究方向：计算机控制及信号处理，E-mail ：guanglingguo@163．com．文章编号：1671－6833（2011）06－0108－05基于FPGA 和Matlab 的实时脉图信息处理系统设计郭广灵1，2，李智强2，王艳芳2（1．华中科技大学控制科学与工程系，湖北武汉430074；2．河南工业大学电气工程学院，河南郑州450007）摘要：为了在无创心功能检测中准确迅速地检测出脉搏波，获得有用的诊断信息，在临床医学上有效地防治疾病，设计了一种基于FPGA 和Matlab 的高速实时脉图信息处理系统．该系统以FPGA 芯片为核心，利用FT245BM 型快速USB 接口芯片和HK －2000G 脉搏传感器，实现了对脉搏信号的采集，在主机上运用VB 和Matlab 混合编程技术，采用均值微分，积分、模糊插值、希尔伯特黄变换、小波变换等算法，完成脉搏信息的时频处理．该系统通过软硬件滤波，去除了呼吸等干扰信号，能正确地实时显示、存储、打印数字化脉波图像信息，自动运算得到脉图特征参数．通过对不同人体脉图特征参数测试，脉图信息有效、可靠，在医学亚健康诊断及病态诊断和家庭医疗方面有广泛的应用价值．关键词：脉图；FPGA ；Matlab ；信息处理中图分类号：TP29文献标志码：A0引言在世界范围内，心血管类疾病患者与日俱增，已成为人类健康的头号杀手．人体脉搏系统是心血管系统的重要组成部分，从脉搏波中提取人体的生理和病理信息作为临床诊断和治疗的依据，受到中外医学界的重视．随着传感器技术和计算机处理技术的发展，中医数字化和标准化研究日益深入，进行中医辅助诊疗应运而生。
matlab脉搏波信号处理
matlab脉搏波信号处理
处理脉搏波信号是一个复杂的过程，需要一系列的步骤，包括滤波、去噪、特征提取等。
以下是一个基本的Matlab脉搏波信号处理流程：
首先，你需要读取原始的脉搏波信号。
这可以通过各种方式实现，比如从文件中读取或者直接从传感器获取。
一旦你有了原始的脉搏波信号，你可以使用Matlab内置的函数来处理它。
以下是一个基本的流程：
1.预处理：这一步包括将信号规范化到一定的范围，例如将信号的值限制在-1到1之间。
然后，你可能需要将信号进行低通滤波以减少噪声。
这可以通过使用Matlab的`butter`函数来创建一个低通滤波器，然后使用`filter`函数来应用这个滤波器。
2.去除噪声：脉搏波信号中可能存在一些由环境引起的噪声，例如由电源线产生的噪声。
你可以使用Matlab的`wiener2`函数来去除这种噪声。
这个函数可以估计并消除一个数据段的噪声。
3.特征提取：脉搏波信号中包含了许多有用的信息，例如心率和脉搏的幅度。
你可以通过计算信号的峰值和谷值来估计心率，也可以通过计算信号的幅度来估计脉搏的强度。
这些都可以通过简单的Matlab函数来实现。
4.后处理：最后，你可能需要对处理过的信号进行一些后处理，例如绘制图形或者将信号写入文件。
Matlab提供了大量的函数来帮助你完成这些任务。
以上只是一个基本的流程，实际的脉搏波信号处理可能会更加复杂，取决于你的具体需求和信号的性质。
你可能需要对这个流程进行调整，以适应你的具体情况。
课题二MATLAB平台心电信号分析系统设计方案与仿真
课题二基于MATLABDE的心电信号分析系统的设计与仿真一、本课题的目的本设计课题主要研究数字心电信号的初步分析及滤波器的应用。
通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：(1>了解MATLAB软件的特点和使用方法，熟悉基于Simulink的动态建模和仿真的步骤和过程；(2>了解人体心电信号的时域特征和频谱特征；(3>进一步了解数字信号的分析方法；(4>通过应用具体的滤波器进一步加深对滤波器理解；(5>通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、课题任务设计一个简单的心电信号分析系统。
对输入的原始心电信号，进行一定的数字信号处理，进行频谱分析。
采用Matlab语言设计，要求分别采用两种方式进行仿真，即直接采用Matlab语言编程的静态仿真方式、采用Simulink进行动态建模和仿真的方式。
根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。
(1>对原始数字心电信号进行读取，由数字信号数据绘制出其时域波形。
(2>对数字信号数据做一次线性插值，使其成为均匀数字信号，以便后面的信号分析。
(3>根据心电信号的频域特征<自己查阅相关资料），设计相应的低通和高通滤波器。
(4>编程绘制实现信号处理前后的频谱，做频谱分析，得出相关结论。
(5>对系统进行综合测试，整理数据，撰写设计报告。
三、主要设备和软件(1>PC机一台。
(2>MA TLAB6.5以上版本软件，一套。
四、设计内容、步骤和要求4.1必做部分4.1.1利用Matlab对MIT-BIH数据库提供的数字心电信号进行读取，并还原实际波形美国麻省理工学院提供的MIT-BIH数据库是一个权威性的国际心电图检测标准库，近年来应用广泛，为我国的医学工程界所重视。
MIT-BIH数据库共有48个病例，每个病例数据长30min，总计约有116000多个心拍，包含有正常心拍和各种异常心拍，内容丰富完整。
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基于MATLAB 的脉搏信号处理软件系统
摘要: 本文根据在实验室里测得的脉搏数据，基于MATLBA设计一个脉搏信号的GUI处理界面，并利用MATLAB强大数字信号处理功能还原脉搏波形，并对波形的特征信息进行提取及存储。
原始信号进行了去除基线漂移、通过巴特沃斯带通滤波器以及二阶切比雪夫滤波器去除50HZ工频干扰，并且能计算实时的脉率并更新，显示脉率变化趋势曲线，进行频谱分析和输出文档。
此软件有两个GUI界面，第一个为密码登陆界面，第二个为脉搏信号处理系统GUI界面。
第二个GUI界面主要分为五大模块:1.打开与退出模块包括打开数据和退出系统;2.信号回放模块包括对原信号和滤波信号的回放、暂停回放、继续回放、关闭窗口;3.信号放大与缩小模块包括对信号的X轴和Y轴的放大、缩小处理;信号快进退模块包括对信号的快进、慢进、快退、慢退处理;4.脉率实时处理模块包括输出脉率曲线、暂停回放、输出脉搏信息、脉搏频谱分析、清除波形、输出文档;5.脉率信号输出模块包括输出实时的脉率更新、以及脉搏数据的信息，诸如脉搏采样频率、采样时间、最大脉率值、最小脉率等。
关键词：脉搏;脉率;Matlab ;GUI ;
1 引言
人体内部各个生理系统之间(如循环系统、呼吸系统等)是相互耦合的。
反映人身体健康状态相对最重要、最全面的是心脏血液循环系统,因此通过采集脉搏波进而分析心脏循环系统功能,能从一个方面较全面反映人体的健康情况。
从脉搏波中提取人体的生理病理信息作为临床诊断和治疗的依据，历来都受到中外医学界的重视。
几乎世界上所有的民族都用过“摸脉”作为诊断疾病的手段。
脉搏波所呈现出的形态(波形)、强度(波幅)、速率(波速)和节律(周期)等方面的综合信息，在很大程度上反映出人体心血管系统中许多生理病理的血流特征,因此对脉搏波采集和处理具有很高的医学价值和应用前景。
目前脉搏信息的研究已经应用于以下几个方面:(1)中医脉象信息的检测与识别;(2)血压的临床检测;(3)心率稳定性的一种简便估计方法;(4)心输出量的一种测量方法;(5)血管功能的一种早期、无创检测方法。
MATLAB(Matrix Laboratory,矩阵实验室)是由美国MathWorks公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的可视化软件,覆盖面包括控制、通讯、金融、图像处理、建筑、生物学等几乎所有的行业与科学领域。
除了经典的一些算法外,MATLAB 还提供了丰富的数据分析和处理功能模块,如神经网络、小波分析、信号处理、图
像处理、自动控制、模糊控制、系统仿真等,因此MATLAB是一种高效的编程软件。
本文介绍利用MATLAB软件作为技术平台,实现对统脉搏波快速、准确实时显示,而
且实现方法简单有效,有一定的实用性。
2 软件总体界面与总体设计思路
2.1密码登陆系统
图2.1 未运行前密码登陆界面
图2.2 运行后输入错误的密码登陆界面
图2.3 运行后输入正确的密码登陆界面
2.2 脉搏信号处理系统界面
图2.4 未运行前的脉搏信号处理系统界面
图2.4运行后的脉搏原信号与滤波信号回放
图2.6运行后的脉率曲线回放与判断脉率正常、输出脉搏信息
图2.7运行后的频谱分析
2.3 软件总体设计思路
3.1 脉搏波信号滤波
脉搏信号是强干扰下的微弱信号，脉搏信号幅度很小，大约是微伏到毫伏的数量级范围，其主要频带范围在0～20Hz之间。
一般情况下为1Hz左右，脉搏信号可看成一个准直流信号，也可看成是一个甚低频交变信号。
根据脉搏功率谱能量分析，健康人脉搏能量绝大多数分布于0.5～5Hz，而病人脉搏在1Hz以下和较高频段(如5Hz以上或10Hz以上)仍有相当一部分的能量分布。
脉搏信号极容易引入干扰，一般情况下，由体表检测到的脉搏波主要有三种干扰：基线漂移，高频随机干扰和运动伪差噪声，还有一些干扰，比如工频干扰，等，这些干扰较之前三种干扰比较小，而且很容易去掉]。
1).基线漂移：这种噪声是由于被测对象的呼吸运动和身体移位而产生的，呼吸的频率分量通常在0.8Hz以下，每个人的呼吸频率也不同；身体移位也可以用低频分量来表征，因此基线漂移基本上都是趋势分量和低频分量。
2).高频随机干扰：脉搏信号的采集过程中有好多随机噪声和环境干扰的影响，这些噪声都表现为高频噪声，在5Hz以上。
3).运动伪差噪声：由于对病人进行血氧检测时，病人手指(或脚趾)经常会发生运动，使手指(或脚趾)与传感器之间的距离发生位移，从而得到导致测量的病人脉搏波形很不稳定的一种噪声，这种噪声和信号在同一个频带范围内，是脉搏信号去噪的一个重点和难点。
所以，为了对信号做准确的分析，在分析处理之前必须做一些必要的预处理。
针对信号中存在噪声的特点，基线漂移和呼吸等低频干扰在1Hz 以下，而脉搏信号主要在低频范围，所以可以设计让信号先通过一个巴特沃斯带通滤波器，借以滤除基线漂移、呼吸引起的干扰（考虑到不丢失太多的其他信息，通带截止频率设置为Wp=[0.9,50]，阻带截止频率设置为Ws=[0.3,140],通带波纹系数Rp=3,阻带波纹系数Rs=10），如图3.2，然后再通过一个切比雪夫二型滤波器滤除固定的工频干扰（通带截止频率设置为Wp=[30,65],阻带截止频率Ws=[45,55],通带波纹系数Rp=3,阻带波纹系数Rs=60），如图3.3。
由于Butterworth滤波器通带内有最大的平滑特性，信号经过后衰减小，因此我们选用Butterworth带通滤波器滤除基线漂移和呼吸等引起的干扰，但由于IIR 滤波器本身固有的缺点，信号通过Butterworth带通滤波器后相位会失真，故我们可设计零相位Butterworth带通滤波器去噪。
50Hz固定工频在频域中是一个点，因而要求设计的带阻滤波器有好的截止特性，而切比雪夫II型滤波器有较好的截止特性，并且在其通带内单调，故而设计零相位切比雪夫II型滤波器滤除工频干扰。
流程图如下：。