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MATLAB心电信号自动检测与噪声滤波系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现心电信号的自动化处理,支持从MIT-BIH数据库自动下载数据,通过数字滤波消除基线漂移和工频干扰,并利用小波分析进行特征提取与噪声抑制,为心电信号分析提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的心电信号自动检测与噪声滤波系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的心电信号自动化处理系统,实现了从数据获取到信号分析和结果输出的完整工作流。系统能够自动下载标准心电数据库数据,并运用先进的数字信号处理技术对心电信号进行多级噪声滤除,最终生成高质量的清洁心电信号和详细的处理效果分析报告。

功能特性

  • 自动化数据获取:支持从MIT-BIH等标准心电数据库自动下载原始信号数据
  • 多级噪声滤除:集成多种滤波算法,有效消除基线漂移、工频干扰和肌电噪声
  • 智能信号处理:结合小波变换和自适应滤波技术,在去噪同时保持心电波形特征
  • 直观可视化:提供原始信号与处理后信号的对比展示界面
  • 全面分析报告:自动生成信号质量评估和滤波效果分析报告
  • 灵活输出格式:支持多种数据导出格式,便于后续分析和使用

使用方法

  1. 数据准备
- 自动下载MIT-BIH数据库文件(.dat格式)和对应的头文件(.hea格式) - 或加载用户自定义的心电信号文件(.mat或.csv格式)

  1. 信号处理
- 运行主程序启动自动化处理流程 - 系统自动进行信号预处理、噪声滤除和信号增强

  1. 结果分析
- 查看信号处理前后的对比可视化效果 - 分析生成的信号质量评估报告 - 导出清洁心电信号数据

系统要求

  • MATLAB R2018a或更高版本
  • 信号处理工具箱
  • 小波分析工具箱
  • 至少4GB可用内存
  • 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理能力,包括心电数据的自动获取与解析、多级数字滤波处理链路的建立与执行、基于小波变换的噪声识别与消除、信号质量的自动化评估与分析,以及处理结果的可视化展示与数据导出功能。该文件作为整个系统的控制中心,协调各算法模块的协同工作,确保心电信号处理流程的完整性和效率。