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1 主要内容

实际采集时,信号会受到多种因素影响,为了获得准确的心率信息,我们必须逐步消除这些干扰。例如:

  • 基线漂移:呼吸、体位变化或电极接触不稳引起的低频波动。

基线漂移会让整个波形上下移动,看似无关紧要,但它会影响自动化检测的准确性。本文设计低通滤波器,然后原始信号减去这一部分,让基线回归到零电平。

  • 工频干扰:来自电力系统的交流噪声(常见 50 Hz)。

中国电网频率为 50 Hz。这类干扰会在波形中形成周期性正弦波。采用陷波滤波器(Notch Filter)精确抑制 50 Hz 频率成分,同时尽量不破坏 ECG 主频段信息。

  • 高频噪声:如 200 Hz 的谐波干扰或医疗仪器带来的杂波。

200 Hz 是 50 Hz 的高次谐波,可能来自医疗设备或采样系统的耦合效应。使用窄带陷波滤波器,针对 200 Hz 精准衰减,保持信号的清晰度。

  • 肌电干扰(EMG):患者肌肉活动产生的高频信号。

肌肉活动产生的电信号频率较高(一般在 20–500 Hz),可能与 ECG 高频成分重叠。

  • 小波去噪:将信号分解为不同频带,对噪声集中的系数进行阈值处理,再重构信号,从而获得平滑而细节丰富的 ECG。

  • 提取R波:R 波是 QRS 波群的最高峰,也是心率计算的关键点。

  • 心率计算:一旦确定了 R 波的位置,就可以通过相邻 R-R 间期计算心率。

2 实现效果及代码

Matlab数字信号处理——ECG心电信号处理心率计算

最后:

小编会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner,gui设计、simulink仿真......希望能帮到你!

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