心电信号处理领域中,自动分析心电图(ECG)信号已成研究热点。自动化分析有望推动医疗事业发展,提升国民健康水平。QRS波群及P、T波的准确定位是关键,但面临信号干扰和滤波技术不足。聚焦于心电信号滤波和QRS波形定位方法,设计了结合FIR陷波器与Levkov滤波法的50Hz工频干扰滤除器。新算法基于Marr小波链检测QRS波群,通过多分辨率分析和模极大值检测原理提高定位精度。
QRS波检测与分析在心电信号处理中的重要性
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手势动作:每个基本动作有 8 段视频数据
EMG 数据:来自 5 个主题的 30 天 EMG 数据(每个文件包含 1.5 秒信息)
CSV 文件:D 表示天,M 表示运动标签,T 表示试验次数
代码:包含主 m.file(main_script),可依次使用以下功能:
set_config
预处理
extract_feature
以下 m.file 可从以下链接获取:
getrmsfeat
getmavfeat
getzcfeat
getsscfeat
欢呼
plot_figure6_and_figure7
请注意,在使用此代码之前,您需要在 set_config.m 中更改目录并下载 getxxfeat.m。
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Hanning窗滤波: 一种常用的低通滤波方法,可用于平滑信号并减少高频噪声。
5点多项式拟合: 通过拟合多项式曲线来平滑数据,有效去除噪声。
陷波滤波: 用于去除特定频率的噪声,例如工频干扰(50Hz)或采样频率的倍数(1/3 fs)。
中值滤波: 一种非线性滤波方法,有效去除尖峰噪声。
求导算法: 用于计算心电信号的导数,提取重要的特征信息,如QRS波群。
通过结合这些技术,可以有效地滤除心电信号中的各种噪声和干扰,提高信号质量,方便后续分析和诊断。
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