给定一个已知的ecg.mat信号文件,编写matlab程序实现算法通过分析斜率、幅度和宽度识别QRS复波、R-R间期检测、以及心率检测,具体滤波为经过低通、高通、滤波、平方、高通、滑动平均、设置阈值然后得到QRS复波特征
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- MarkHan_ 2023-06-20 14:42关注
自己调整吧 % 加载心电信号 load('ecg.mat'); ecg = val; % 滤波器设计和参数设置 fs = 1000; % 采样频率 fc_lowpass = 30; % 低通滤波截止频率 fc_highpass = 5; % 高通滤波截止频率 filter_order = 4; % 滤波器阶数 % 低通滤波器设计 [b_low, a_low] = butter(filter_order, fc_lowpass / (fs/2), 'low'); % 高通滤波器设计 [b_high, a_high] = butter(filter_order, fc_highpass / (fs/2), 'high'); % 滤波 ecg_filtered = filtfilt(b_high, a_high, filtfilt(b_low, a_low, ecg)); % 平方 ecg_squared = ecg_filtered .^ 2; % 高通滤波 fc_highpass2 = 0.5; % 第二次高通滤波截止频率 [b_high2, a_high2] = butter(filter_order, fc_highpass2 / (fs/2), 'high'); ecg_highpass2 = filtfilt(b_high2, a_high2, ecg_squared); % 滑动平均 window_size = 100; % 滑动平均窗口大小 ecg_moving_average = movmean(ecg_highpass2, window_size); % 设置阈值 threshold = 0.05 * max(ecg_moving_average); % 阈值为峰值的百分之五 % 寻找QRS复波特征 qrs_complex = ecg_moving_average > threshold; % R-R间期检测 [peaks, locs] = findpeaks(ecg_moving_average, 'MinPeakHeight', threshold); % 计算心率 rr_intervals = diff(locs); % R-R间期 heart_rate = 60 / mean(rr_intervals) % 平均心率 % 绘制心电信号和检测结果 t = (0:length(ecg)-1) / fs; % 时间轴 figure; plot(t, ecg, 'b'); hold on; plot(t, ecg_moving_average, 'r'); plot(t(qrs_complex), ecg_moving_average(qrs_complex), 'go'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); legend('ECG Signal', 'Moving Average', 'QRS Complex');
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