根据matlab的心电信号预管理

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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。

使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法总结

使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法总结

使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法总结引言心电图是一种用来记录心脏电活动的方法,通过测量心脏产生的电信号,并将其转化为图形,可以帮助医生判断心脏的健康状况。

心电图分析在医学诊断中具有重要的意义,可以帮助医生发现心脏疾病的异常情况。

其中,心律失常是一种常见的心脏疾病,严重的心律失常可能危及患者的生命安全,因此心律失常检测具有重要的临床价值。

本文将介绍使用Matlab进行心电图分析与心律失常检测的方法,并总结一些相关的技术和工具。

心电图的基本原理心电图的基本原理是依靠测量心脏产生的电信号,并将其转化为图形显示。

正常情况下,心脏的电信号呈现出一定的规律性,通过观察和分析心电图波形,可以判断心脏的健康状况。

心电图分析的步骤使用Matlab进行心电图分析的一般步骤如下:1. 导入心电图数据:将采集到的心电图数据导入Matlab中,通常可以使用文本文件或者导入工具进行导入。

2. 数据预处理:对导入的心电图数据进行预处理,包括滤波、去噪和去基线等操作。

滤波可以去除信号中的噪声和干扰,使信号更加平滑;去噪可以去除信号中的伪迹和杂散噪声,提高信号质量;去基线可以去除信号中的直流分量,使信号更易于分析。

3. 特征提取:通过分析心电图波形,提取一些特征参数来描述心脏电活动的特点。

常见的特征参数包括R峰的位置、T峰的形态、QRS波群的宽度和波形形态等。

通过这些特征参数,可以对心脏电活动进行定量分析和比较。

4. 心律失常检测:根据特定的算法和规则,对提取的特征参数进行心律失常检测。

常见的心律失常包括心房颤动、室性心动过速、室上性心动过速等。

通过分析心电图波形和特征参数,可以判断出心律失常的类型和程度。

5. 结果显示:将心电图分析的结果通过图形显示出来,以便医生进行观察和诊断。

通常可以显示心电图波形、特征参数和心律失常检测结果等。

心电图分析的工具和函数在Matlab中,有一些常用的工具和函数可以用于心电图分析,包括信号处理工具箱、波形处理工具箱、模式识别工具箱等。

基于matlab的心电信号预处理

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。

基于MATLAB的心电信号分析心电信号分析(自己做的)带程序带图片

基于MATLAB的心电信号分析心电信号分析(自己做的)带程序带图片

基于MATLAB的心电信号分析摘要:本课题设计了一个简单的心电信号分析系统。

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,对输入的原始心电信号,进行线性插值处理,并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析,根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试。

得出一定的结论。

关键字:matlab、心电信号提取、线性插值、滤波、simulink仿真。

一、课题目的及意义心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。

然而,心电图自动诊断还未广泛应用于临床,从国内外的心电图机检测分析来看,自动分析精度还达不到可以替代医生的水平,仅可以为临床医生提供辅助信息。

其主要原因是心电波形的识别不准,并且心电图诊断标准不统一。

因此,探索新的方法以提高波形识别的准确率,寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准,是改进心电图自动诊断效果,扩大其应用范围的根本途径。

如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析,判断出其异常的类型成了亟待解决的焦点问题。

本课题通过matlab语言编程,对原始心电信号进行一定的分析处理。

二、课题任务及要求1、必做部分(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。

(2)对原始心电信号做线性插值(3)对处理前后的心电信号分别做频谱分析利用Matlab软件对处理前后的心电信号编程显示其频谱,分析比较滤波前后的频谱,得出结论。

(4) Simulink仿真根据前面的设计,进行基于Simulink的动态仿真设计。

实现心电信号的分析和处理。

2、选作部分(1)只截取大约2.5s,三个周期左右,大约800个采样数据进行分析。

(2)60Hz工频陷波器设计三、设计技术指标四、设计方案论证1、必做部分2、选作部分五、设计内容及结果分析1、基于matlab编写的程序如下:%读取心电信号并转化成数组形式function [t,Xn]=duquexinhao1(w)fid=fopen(w);C=textscan(fid,'%8c %f %*f','headerlines',2);%去除前两行fclose(fid);a=C{2};b=C{1};k=length(b);for i=1:kc(i)=strread(b(i,:),'%*s %f','delimiter',':');endc=c';d=[c,a];t=d(:,1); %时间Xn=d(:,2); %幅度%线性插值function [t3,Xn3]=xianxingchazhi(t,Xn)m=max(t);t3=0:0.001:m;t3=t3';Xn3=interp1(t,Xn,t3);%保存插值前的信号function baocun1(t,Xn)fid = fopen('t.txt','wt'); fprintf(fid,'%g\n',t); fclose(fid);fid = fopen('Xn.txt','wt'); fprintf(fid,'%g\n',Xn); fclose(fid);%保存插值后的信号function baocun2(t1,Xn1)fid = fopen('t1.txt','wt'); fprintf(fid,'%g\n',t1); fclose(fid);fid = fopen('Xn1.txt','wt'); fprintf(fid,'%g\n',Xn1);fclose(fid);%画初始信号和即插值后信号频谱function keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) f=1000;T=1/f;m=1:length(Xn);k1=length(Xn1);m1=1:k1;q=f*m/length(Xn);q1=f*m1/k1;subplot(2,2,1)plot(t,Xn)title('初始信号时域波形') subplot(2,2,2)Y=fft(Xn);plot(q,abs(Y))title('初始信号频谱')subplot(2,2,3)axis([0,1000,0,1000])plot(t1,Xn1)title('插值信号时域波形')Y1=fft(Xn1);subplot(2,2,4)axis([0,1000,0,5000])plot(q1,abs(Y1))title('插值信号频谱')%低通滤波器function [H,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,Rp,As,Xn1) T=0.001;f=1/T;[N,Wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[b,a]=butter(N,Wc,'s');f=(0:length(Xn1)-1)*f/length(Xn1);w=f*2*pi;H=freqs(b,a,w);%高通滤波器function [H,f]=keshegaotonglvboqi(wp,ws,Rp,As,Xn1) T=0.001;fs=1/T;[N,Wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[b,a]=butter(N,Wc,'high','s');f=(0:length(Xn1)-1)*fs/length(Xn1);w=f*2*pi;H=freqs(b,a,w);%带阻滤波器function [H,f]=keshedaizulvboqi(wp,ws,p,s,Xn1)T=0.001;f=1/T;[N,Wc]=buttord(wp,ws,p,s,'s');[b,a]=butter(N,Wc,'stop','s');f=(0:length(Xn1)-1)*f/length(Xn1);w=f*2*pi;H=freqs(b,a,w);主函数如下(1)、将信号通过低通、高通、带阻滤波器程序[t,Xn]=duquexinhao1('117.txt');baocun1(t,Xn) %保存读取信号[t1,Xn1]=xianxingchazhi(t,Xn);baocun2(t1,Xn1)%保存插值后信号xy=[t1,Xn1]; %仿真输入二维数组figure(1)keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) %画原始信号和插值后信号波形和频谱wp=90*2*pi; %低通滤波器滤波ws=99*2*pi;p=1;s=35;[H1,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);wp=4*2*pi; %高通滤波器滤波ws=0.25*2*pi;p=1;s=35;[H2,f]=keshegaotonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);wp=[58,62]*2*pi; %带阻滤波器ws=[59.9,60.1]*2*pi;[H3,f]=keshedaizulvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);H=abs(H1).*abs(H2).*abs(H3); %低通和高通和带阻组合的滤波器Y=H'.*abs(fft(Xn1)); %经过滤波后心电信号频谱y=ifft(Y); %滤波后心电信号时域波形figure(2)subplot(2,2,1)plot(f,abs(H1))axis([0,150,0,1.5])title('低通滤波器')subplot(2,2,2)plot(f,abs(H2))axis([0,50,0,1.5])title('高通滤波器')subplot(2,2,3)plot(f,abs(H3))axis([0,150,0,1.5])title('带阻滤波器')subplot(2,2,4)plot(f,abs(H))axis([0,100,0,1.5])title('组合后滤波器')figure(3)plot(f,abs(Y))axis([0,100,0,80])title('滤波后心电信号频谱') figure(4)subplot(2,1,1)plot(t1,Xn1)title('滤波前信号') subplot(2,1,2)plot(t1,y)title('滤波后信号') 所出图形如下结果分析:(2)、直接通过带通滤波器程序[t,Xn]=duquexinhao1('117.txt'); baocun1(t,Xn) %保存读取信号[t1,Xn1]=xianxingchazhi(t,Xn);baocun2(t1,Xn1)%保存插值后信号figure(1)keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) %画原始信号和插值后信号波形和频谱wp=[2,80]*2*pi;ws=[0.25,99]*2*pi;p=1;s=35;[H1,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);H=abs(H1) ; %带通Y=H'.*abs(fft(Xn1));%经过滤波后心电信号频谱y=ifft(Y); %滤波后心电信号时域波形figure(2)subplot(1,2,1)plot(f,abs(H1))axis([0,200,0,1.5])title('带通滤波器')subplot(1,2,2)plot(f,abs(Y))axis([0,100,0,80])title('滤波后心电信号频谱') figure(3)subplot(2,2,1)plot(t1,Xn1)title('滤波前信号')subplot(2,2,2)plot(t1,y)title('滤波后信号')subplot(2,2,3)plot(t1,Xn1)axis([0,1.5,-1.5,1.5])title('滤波前截取一部分信号') subplot(2,2,4)plot(t1,y)axis([0,1.5,-1.5,1.5])title('滤波后截取一部分信号') 所出图形如下结果分析:(3)、将信号通过低通、高通组合成的带通滤波器程序[t,Xn]=duquexinhao1('117.txt');baocun1(t,Xn) %保存读取信号[t1,Xn1]=xianxingchazhi(t,Xn);baocun2(t1,Xn1)%保存插值后信号figure(1)keshehuatu(t,Xn,t1,Xn1) %画原始信号和插值后信号波形和频谱xy=[t1,Xn1];wp=0.52*2*pi; %低通滤波器滤波ws=0.62*2*pi;p=1;s=35;[H1,f]=kesheditonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);wp=0.10*2*pi; %高通滤波器滤波ws=0.25*2*pi;p=1;s=35;[H2,f]=keshegaotonglvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);H=abs(H1).*abs(H2); %低通和高通组合的带通Y=H'.*abs(fft(Xn1)); %经过滤波后心电信号频谱y=ifft(Y); %滤波后心电信号时域波形figure(2)subplot(2,2,1)plot(f,abs(H1))axis([0,1,0,1.5])title('低通滤波器')subplot(2,2,2)plot(f,abs(H2))axis([0,1,0,1.5])title('高通滤波器')subplot(2,2,3)plot(f,abs(H))axis([0,1,0,1.5])title('组合带通滤波器') subplot(2,2,4)plot(f,abs(Y))axis([0,1,0,260])title('滤波后心电信号频谱') figure(3)subplot(2,1,1)plot(t1,Xn1)title('滤波前信号')subplot(2,1,2)plot(t1,y)title('滤波后信号') 所出图形如下结果分析:三种方案比较分析:(4)系统零极点分析(在此只以高通滤波器为例)%求高通滤波器的阶数及分子分母系数wp=0.1*pi;ws=0.25*pi;Rp=1;As=35;T=1;%数字指标OmegaP=(2/T)*tan(wp/2);%通带模拟频率OmegaS=(2/T)*tan(ws/2);%阻带模拟频率[cs,ds]=afd_butt(OmegaP,OmegaS,Rp,As);%归一化巴特沃斯滤波器原型系统函数N=ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(wp/ws)))OmegaC=wp/((10^(Rp/10)-1)^(1/(2*N))); %求对应于N的3db截止频率;[b,a]=u_buttap(N,OmegaC);%去归一化巴特沃斯滤波器原型系统函数[db,mag,pha,w]=freqz_m(b,a);subplot(2,1,1);plot(w/pi,mag);title('digital filter Magnitude Response'); axis([0,1,0,0.01]) subplot(2,1,2);plot(w/pi,db);title('digital filter Magnitude in DB'); axis([0,1,-30,5]);%结果:N = 5% Butterworth Filter Order= 5%OmegaC = 0.3626%b = 0.0063%a =1.0000 1.1734 0.6884 0.2496 0.0559 0.0063%N=6(5)求上述高通滤波器的系统函数及其频谱b=0.0063;a=[ 1.0000 1.1734 0.6884 0.2496 0.0559 0.0 063];h=impz(b,a); %系统的单位取样响应figure(1);plot(h) %画出单位取样响应title('h(n)')figure(2)fs=1000;[H,f]=freqz(b,a,256,fs); %求出系统的频率响应mag=abs(H); %幅度响应ph=angle(H); %相位响应ph=ph*180/pi;subplot(2,1,1),plot(f,mag);grid %画出幅度响应xlabel('frequency(Hz)');ylabel('magnitude');title('|H(jw)|');subplot(2,1,2);plot(f,ph);grid %画出相位响应xlabel('frequency(Hz)');ylabel('phase');title('相位');figure(3)zr=roots(b) %求出系统的零点pk=roots(a) %求出系统的极点zplane(b,a); %zplane函数画出零极点图%结果:zr = Empty matrix: 0-by-1 %pk = -0.1120 + 0.3438i% -0.1120 - 0.3438i %-0.3674%-0.2910 + 0.2156i %-0.2910 - 0.2156i图形如下系统函数及级联图:结果分析:(7)Simulink仿真:(在此只取第一种方案)图形如下:技术指标及结果分析:选作部分:1、只截取大约2.5s,三个周期左右,大约800个采样数据进行分析程序如下:function [t,Xn]=duqu2(w)fid=fopen(w);C=textscan(fid,'%8c %f %*f','headerlines',2); fclose(fid);a=C{2};b=C{1};k=length(b);for i=1:kc(i)=strread(b(i,:),'%*s %f','delimiter',':'); endc=c';d=[c,a];%截取2.5s的心电信号for i=1:kif c(i)<=2.5e(i,:)=d(i,:);else break;endendt=e(:,1); %时间Xn=e(:,2); %幅度调用程序:图形如下:结果分析:2、60Hz工频陷波器设计:程序如下:%60Hz工频陷波器设计wp=[58,62]*2*pi;ws=[59.9,60.1]*2*pi;[H3,f]=keshedaizulvboqi(wp,ws,p,s,Xn1);plot(f,abs(H3))axis([0,150,0,1.5])title('60Hz工频陷波器设计')图形如下:分析:课题总结附录一、参考文献[1] 北京迪阳正泰科技发展公司.综合通信实验系统——信号与系统指导书(第二版). 2006,6[2] 丁玉美.数字信号处理(第二版).西安电子科技大学出版社,2001[3] 吴大正. 信号与线性系统分析(第四版). 高等教育出版社,2005,8[4] 谢嘉奎. 电子线路--线性部分(第四版). 高等教育出版社,2003,2[5] 陈后金. 信号分析与处理实验. 高等教育出版社,2006,8二、附录——设计原理1.心电信号的读取txt格式的数据文件内容及格式如图1-1所示(以100.txt为例)。

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

河南科技大学课程设计说明书课程名称医学信号处理题目基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计(2)院系医学技术与工程学院班级医疗器械工程111班学生姓名指导教师侯海燕宋卫东_日期 2014年9月11号课程设计任务书(指导教师填写)课程设计名称医学信号处理学生姓名专业班级医疗器械工程111班设计题目基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计(2)一、课程设计目的1.熟练掌握使用MATLAB程序设计方法2.掌握数字信号处理的基本概念、理论、方法3.掌握序列离散傅里叶变换的MATLAB实现,并进行频谱分析4.熟练掌握使用MATLAB设计IIR或FIR数字滤波器5.学会用MATLAB对信号进行分析和处理二、设计内容、技术条件和要求一)设计内容与技术条件1.根据给定的一段MIT-BIH心电信号(101号),画出心电信号的时域波形和频谱图(幅频和相频);2.根据心电信号频率范围及其噪声的频率范围设计2个滤波器(一个IIR,一个FIR)实现对心电信号滤波。

滤波器的种类(高通,低通,带通,带阻),滤波器性能指标(通阻带截止频率,衰减系数),滤波器的设计方法(IIR有冲击响应不变法和双线性变换法,FIR有窗函数法及频率抽样法)等自行设计。

要求输出所设计的滤波器的系统函数,画出滤波器的频率响应(幅频响应和相频响应)曲线;3.用该滤波器对心电信号进行滤波,画出滤波以后心电信号的时域波形和频谱(幅频);分析信号滤波前后心电信号的时域和频域的变化;4.两个滤波器滤波效果异同分析;5.运用GUI设计一个心电信号处理系统界面。

(选作)二)设计要求1.根据滤波器的性能指标要求,设计数字滤波器;2.程序中按照IIR滤波器的步骤一步步完成设计;尽可能的少调用MATLAB 自带的函数文件;3.设计程序要通用性好,整齐易懂,并要求主要语句有注释;4.设计结果中的图示要美观,整齐,有标题,有纵横坐标标示;5.课程设计报告要有理论依据、设计过程,结果分析。

MATLAB在人体生理信号处理中的应用方法

MATLAB在人体生理信号处理中的应用方法

MATLAB在人体生理信号处理中的应用方法1. 引言人体生理信号处理是医学领域的重要研究方向之一。

随着技术的发展和仪器设备的更新,人体生理信号的获取和处理越来越容易。

而Matlab作为一种功能强大的计算工具,被广泛应用于人体生理信号的处理和分析。

本文将介绍Matlab在人体生理信号处理中的应用方法。

2. 人体生理信号的获取人体生理信号的获取通常通过各种仪器设备来实现,如心电图机、脑电图机、血压计等。

这些设备会产生大量的数据,需要借助Matlab进行处理和分析。

3. 信号预处理人体生理信号通常伴随着各种噪声,如电力线干扰、肌肉震动等。

为了准确地分析信号,需要对其进行预处理。

Matlab提供了丰富的信号滤波方法,如低通滤波、高通滤波、中值滤波等。

可以根据不同信号的特点选择合适的滤波算法进行预处理。

4. 特征提取人体生理信号中蕴含了大量有用的信息,但仅仅从原始信号中得到这些信息需要耗费大量的时间和精力。

因此,特征提取是对信号进行进一步处理和分析的重要步骤。

Matlab提供了多种特征提取方法,如时域特征提取、频域特征提取、小波分析等。

这些方法可以从信号中提取出幅值、频率、能量等特征,为后续的分析和判断提供依据。

5. 人体生理信号分类通过对信号的特征提取,可以将信号进行分类,从而实现对人体生理状态的判断。

Matlab中的分类算法有很多,包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。

这些算法可以根据已知样本的特征和类别进行训练,然后使用训练好的模型对未知样本进行分类。

6. 人体生理信号的可视化人体生理信号处理结果的可视化对于医学研究和临床诊断都非常重要。

Matlab提供了丰富的绘图函数和工具箱,可以将处理后的信号以曲线、图像等形式展示出来。

这些可视化效果直观地展示了人体生理信号的特点和变化,有助于研究人员和医生进行分析和判断。

7. 人体生理信号的实时处理在某些情况下,需要对人体生理信号进行实时处理,如心电监测、脑电监测等。

根据MATLAB的心电信号分析

根据MATLAB的心电信号分析

计算机信息处理课程设计说明书题目:基于MATLAB的心电信号分析学院(系):年级专业:学号:学生姓名:指导教师:燕山大学课程设计(论文)任务书院(系):基层教学单位:说明:此表一式四份,学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。

2014年12月 01日摘要心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。

目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段,但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。

信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中,尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展,有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。

心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一,它比其他生物电信号便易于检测,并具有较直观的规律性,对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要意义。

它属于随机信号的一种,用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后,可以得到许多有用的信息,对于诊断疾病有非常重要的参考价值。

本课题基于matlab对心电信号做了简单的初步分析。

直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、对输入的原始心电信号,进行线性插值处理,并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析,根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试,得出一定的结论。

关键词: matlab 心电信号线性插值频谱分析目录一:课题的目的及意义 (1)二:设计内容与步骤 (1)1.心电信号的读取 (1)2.对原始心电信号做线形插值 (3)3.设计滤波器 (5)4.对心电信号做频谱分析 (6)三:总结 (7)四:附录 (8)五:参考文献 (12)一:课题目的及意义心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。

然而,心电图自动诊断还未广泛应用于临床,从国内外的心电图机检测分析来看,自动分析精度还达不到可以替代医生的水平,仅可以为临床医生提供辅助信息。

matlab中ecg用法 -回复

matlab中ecg用法 -回复

matlab中ecg用法-回复在MATLAB中,ECG(心电图)是用于分析人类心脏电活动的常见应用之一。

ECG可以提供有关心脏的结构和功能方面的重要信息,包括心率、心律、心脏电轴等。

在本文中,我们将逐步介绍如何在MATLAB中使用ECG进行心电信号分析。

第一步:加载ECG数据首先,我们需要加载ECG数据以进行分析。

ECG数据可以以多种格式存储,如.txt、.csv或.mat等。

如果你有一个.ECG文件,你可以使用load 函数将其加载到MATLAB工作区中。

例如:data = load('ecg_data.ecg');这将把名为'ecg_data.ecg'的文件加载到变量data中。

第二步:数据预处理在对ECG数据进行分析之前,通常需要进行一些预处理步骤。

这些步骤包括滤波、去噪和基线漂移校正等。

在MATLAB中,有许多函数和工具箱可以用于执行这些预处理步骤。

例如,对于滤波,你可以使用MATLAB中的低通或高通滤波器函数,如designfilt和filter等。

以下是一个示例代码片段,演示如何使用MATLAB中的滤波器对ECG数据进行低通滤波:fs = 1000; 采样频率fc = 50; 截止频率[b, a] = butter(2, fc/(fs/2), 'low');filtered_data = filter(b, a, data);这将创建一个二阶低通滤波器,并将其应用于数据。

第三步:心率分析一旦对ECG数据进行了预处理,我们就可以开始进行心率分析。

心率是指每分钟心脏跳动的次数,通常以bpm(每分钟节拍数)为单位表示。

在MATLAB中,可以使用不同的方法计算心率,如傅里叶变换、自相关函数等。

以下代码片段演示了如何使用MATLAB中的傅里叶变换计算心率:N = length(data); 数据长度Y = abs(fft(data)); 计算信号的傅里叶变换f = (0:N-1)*(fs/N); 计算频率轴[~, idx] = max(Y(f>0.5 & f<3)); 选择心率峰值heart_rate = 60 * (f(idx+1)); 计算心率(每分钟节拍数)这将返回估计的心率值。

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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。

P-R间期是指P波起点和QRS波群起点所跨越的时间,是窦房结产生的兴奋,经过右心房、左心房、房室交接区、房室束、左右束支之后,传到到心室所需要的时间。

在正常的体表心电图中,P-R间期的值为0.12~0.2s,其中大部分时间是兴奋在房室交界区内传导所需要的时间。

P-R间期也称为房室传导时间。

P-R段是指P波终点和QRS波群起点之间所跨越的时间。

在正常的体表心电图中,P-R段的心电信号电位值都是接近基线水平的很小点位。

在P-R段期间,左右心房同时兴奋,因而两者产生的综合电场对体表心电图的影响较小。

另外,此时的兴奋还处于房室交界区和房室束特殊传导系统中,没有到达心室,因而没有产生较大波动的体表心电图信号。

QRS波群是左右心室肌细胞一次发生去极化所产生的膜外负电位在体表的反应。

QRS波群的持续时间为0.06~0.1s。

由于心室肌细胞在兴奋过程中的综合电场向量多次发生改变,因而形成了体表心电图中大小和方向多次发生变化的心电信号,其中QRS波群中第一个向下的波为Q波,第一个向上的波为R波,R波后面的为S波。

S-T段是指QRS波群终点和T波起点之间所跨越的时间。

S-T段期间,左右心室的肌细胞都处于兴奋期间,因而两者形成的综合电场向量在体表心电图中的贡献非常小,导致S-T 段心电信号处于大约基线的水平。

T波由心室肌细胞的复极化产生,其幅度为0.1~0.8mV,持续时间为0.05~0.25s。

由于复极化差异的存在,T波的方向和QRS波群主波的方向一致。

在R波向上的情况下,T波的幅度一般都超过R波幅度的1/10。

Q-T间期是指QRS波群起点和T波终点所跨越的时间段,代表心室肌细胞开始去极化到结束复极化所需要的时间,与心率呈负相关。

二、滤波器的选择1.肌电干扰的滤除—低通滤波器通常来说,肌电信号的频率为20~5000HZ,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为平坦,没有起伏,而在阻频带则逐渐下降为零。

巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降,并且滤波器的阶数越高,在阻频带幅度衰减速度越快,其他滤波器高阶的振幅对角频率图和低阶数的振幅对角频率有不同的形状。

2.工频干扰的抑制—带陷滤波器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。

滤波器设计中,使用IIR滤波器,可使阶数降低,运算量减少,但破坏了相位特性;使用FIR滤波器既能得到很好的滤波效果,是波形失真达到最下,而且,FIR滤波器可以做成线性相位特性,这正好是心电信号滤波所需要的。

利用MATLAB设计FIR滤波器的方法有窗函数法、频率抽样法和切比雪夫逼近法等,本次课设采用窗函数法设计50HZ陷波滤波器。

窗函数方法的基本思想是:首先根据要求选择一个适当的理想低通滤波器,因为其脉冲响应是非因果且无限长的,用最优化窗结构窗函数来截取它的脉冲响应,从而得到线性相位和因果的FIR滤波器。

Kaiser窗是接近最优化窗结构的窗函数,它可以根据不同的参数调整滤波器的各项指标,因此采用Kaiser窗函数进行滤波器设计扰的抑制—带陷滤波器3.基线漂移的纠正—零相移滤波器零相移滤波器是指一个信号序列经过该滤波器滤波后相位不发生变化,即该滤波器系统函数的相位响应为零。

显然,对于因果系统来说是不可能实现零相移的,在事先无法知道信号相位谱的情况下,实现零相移是不可能的。

零相移只能是对非因果系统来说的。

具体而言,零相移滤波器使用了当前信号点前面和后面的信号点所包含的信息,从本质上说就是使用了“未来的信息”来消除相位失真。

三、程序及结果1.心电信号读取因为对MIT-BIH库不是很熟悉,在官网上看过之后,还是不懂(全英文,而且是医学方面的。

)。

所以,此处的心电信号的读取程序是来自网上的rddata.m 。

如果自己要用的话,在选取好要处理的心电信号后,把路径更改,并选取合适的样本数,就可以了。

我选取的是MIT-BIH中的109,样本数为1500,下图为心电信号读取后的图形:从图2红色曲线可以看到,波形上存在许多“毛刺”,并且其相位在发生变化(以波峰为例,各波峰大致不在一条水平线上,即所说的“基线漂移”),部分波形收到的干扰比较严重,比较符合对信号处理的要求。

2.心电信号的预处理(1)肌电信号的滤除[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片clc;%------------------------------低通滤波器滤除肌电信号------------------------------Fs=1500; %采样频率fp=80;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=2*pi*fp;ws=2*pi*fs;[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(p),bp为分子系数,ap为分母系数[bs,as]=lp2lp(bp,ap,wp) %Ha(p)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,M(:,1));figurefreqz(bz,az);title('巴特沃斯低通滤波器幅频曲线');figuresubplot(2,1,1);plot(TIME,M(:,1));xlabel('t(s)');ylabel('mv');title('原始心电信号波形');grid;subplot(2,1,2);plot(TIME,m);xlabel('t(s)');ylabel('mv');title('低通滤波后的时域图形');grid;N=512n=0:N-1;mf=fft(M(:,1),N); %进行频谱变换(傅里叶变换)mag=abs(mf);f=(0:length(mf)-1)*Fs/length(mf); %进行频率变换figuresubplot(2,1,1)plot(f,mag);axis([0,1500,1,50]);grid; %画出频谱图xlabel('频率(HZ)');ylabel('幅值');title('心电信号频谱图');mfa=fft(m,N); %进行频谱变换(傅里叶变换)maga=abs(mfa);fa=(0:length(mfa)-1)*Fs/length(mfa); %进行频率变换subplot(2,1,2)plot(fa,maga);axis([0,1500,1,50]);grid; %画出频谱图xlabel('频率(HZ)');ylabel('幅值');title('低通滤波后心电信号频谱图');wn=M(:,1);P=10*log10(abs(fft(wn).^2)/N);f=(0:length(P)-1)/length(P);figureplot(f,P);gridxlabel('归一化频率');ylabel('功率(dB)');title('心电信号的功率谱');以上程序的结果如下:图3是所设计的巴特沃斯数字低通滤波器的幅频响应曲线,图3是在时域滤波前后心电信号的波形图,图5是在频域滤波前后心电信号的频谱图,图6是心电信号的功率谱图(2)工频干扰的抑制[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片%-----------------带陷滤波器抑制工频干扰-------------------%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=1500;wc1=49/Fs*pi; %wc1为高通滤波器截止频率,对应51Hzwc2=51/Fs*pi ;%wc2为低通滤波器截止频率,对应49Hzh=ideal_lp(0.132*pi,Me)-ideal_lp(wc1,Me)+ideal_lp(wc2,Me); %h为陷波器冲击响应w=ser(L,beta);y=h.*rot90(w); %y为50Hz陷波器冲击响应序列m2=filter(y,1,m);figuresubplot(2,1,1);plot(abs(h));axis([0 100 0 0.2]);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅度(mv)');title('陷波器幅度谱');grid;N=512;P=10*log10(abs(fft(y).^2)/N);f=(0:length(P)-1);subplot(2,1,2);plot(f,P);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率(dB)');title('陷波器功率谱');grid;figuresubplot (2,1,1); plot(TIME,m);xlabel('t(s)');ylabel('幅值');title('原始信号');grid;subplot(2,1,2);plot(TIME,m2);xlabel('t(s)');ylabel('幅值');title('带阻滤波后信号');grid;figureN=512subplot(2,1,1);plot(abs(fft(m))*2/N);axis([0 100 0 1]);xlabel('t(s)');ylabel('幅值');title('原始信号频谱');grid;subplot(2,1,2);plot(abs(fft(m2))*2/N);axis([0 100 0 1]);xlabel('t(s)');ylabel('幅值');title('带阻滤波后信号频谱');grid;其中,ideal_lp()函数在另一个M文件中,具体如下:%理想低通滤波器%截止角频率wc,阶数Mefunction hd=ideal_lp(wc,Me)alpha=(Me-1)/2;n=[0:Me-1];p=n-alpha+eps; %eps为很小的数,避免被0除hd=sin(wc*p)./(pi*p); %用Sin函数产生冲击响应以上程序的结果如下:图7是带陷滤波器的幅度谱和功率谱,从图中可以看到在50Hz处,滤波器的幅度很大,而且功率在-150以下,说明带陷性能较好。

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