心电信号识别与分类算法研究

MATLAB心电信号滤波技术 此示例展示了多种用于心电信号滤波的技术，包括： 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。

通过设计数字滤波器进行心电信号滤波，并将其与平滑滤波器进行对比，以有效去除信号中的噪声和干扰。

我遇到了一个关于Matlab中心电信号基线纠漂程序的问题。我试图使用截止频率为0.7Hz的高通滤波器对心电信号进行处理，但是我的程序似乎无法生成预期的图像。我已经尝试了加载信号、定义滤波器、计算频率响应等步骤。请帮助我找出程序中可能存在的问题。

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

这是一个Matlab编写的EMG手腕姿势分类系统，用于识别从Myo Armband获取的随机前臂EMG信号中的九种手腕手部动作。系统利用了八个时域特征的线性组合，经过线性判别分析（LDA）投影和多层感知器（MLP）分类。测试数据基于年龄在27±4岁的10名受试者的EMG记录，共计100次训练。系统使用了Myo Armband的八个主动传感器，并且在Matlab编程环境中开发和测试。详细引用请参考文献[1,2]。

该资源提供基于Matlab的心电信号处理算法实现，包括Wiener滤波、QRST复合波检测以及RR间期检测，可用于心电特征提取和心电检测等方面的研究。

Matlab研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m及其他m文件，无需额外文件。Matlab版本要求为2019b及以上。详细运行步骤：将文件放置当前Matlab文件夹，双击main.m运行即可获得结果。如需进一步仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

这份Matlab程序专注于处理表面肌电信号，涵盖带通滤波和50Hz陷波滤波技术，同时计算时域和频域下的关键指标包括iMEG、RMS、MF和MPF。

此 MATLAB 代码用于肌电信号的处理，如论文《Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset》中所述，该论文已发表在《生物医学信号处理和控制》期刊上。此代码可用于控制 3D 图形，展示数据集的简单在线处理。该项目包含以下文件夹： 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。