请解释这段M代码的含义:for i=1:length(left); [R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):raight(i))); R_t(i)=R_t(i)-1+left(i) %add offset [Q_A(i) Q_t(i)]=min(sigL(left(i):R_t(i))); Q_t(i)=Q_t(i)-1+left(i) [S_A(i) S_t(i)]=min(sigL(left(i):raight(i))); S_t(i)=S_t(i)-1+left(i) [P_A(i) P_t(i)]=max(sigL(left(i):Q_t(i))); P_t(i)=P_t(i)-1+left(i) [T_A(i) T_t(i)]=max(sigL(S_t(i):raight(i))); T_t(i)=T_t(i)-1+left(i)+47 end

时间: 2023-08-06 11:08:34 浏览: 81
这段 MATLAB 代码的作用是计算心电图(ECG)中QRS波群的特征值。在该代码中,QRS波群在信号sigL的位置由变量left和right定义。代码逐个计算每个QRS波群的特征值,并将它们存储在变量R_A,R_t,Q_A,Q_t,S_A,S_t,P_A,P_t,T_A和T_t中。 下面是代码的解释: - for i=1:length(left):循环遍历QRS波群的每个位置。 - [R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):raight(i))):计算QRS波群中最高峰值及其时间。这些值存储在变量R_A(i)和R_t(i)中。 - R_t(i)=R_t(i)-1+left(i) %add offset:将R波的时间转换为在整个信号sigL中的位置,并将偏移量加到时间上。这个偏移量由变量left(i)定义。 - [Q_A(i) Q_t(i)]=min(sigL(left(i):R_t(i))):计算QRS波群中最低峰值及其时间。这些值存储在变量Q_A(i)和Q_t(i)中。 - Q_t(i)=Q_t(i)-1+left(i):将Q波的时间转换为在整个信号sigL中的位置,并将偏移量加到时间上。 - [S_A(i) S_t(i)]=min(sigL(left(i):raight(i))):计算QRS波群中最低峰值及其时间。这些值存储在变量S_A(i)和S_t(i)中。 - S_t(i)=S_t(i)-1+left(i):将S波的时间转换为在整个信号sigL中的位置,并将偏移量加到时间上。 - [P_A(i) P_t(i)]=max(sigL(left(i):Q_t(i))):计算QRS波群前面的P波的最高峰值及其时间。这些值存储在变量P_A(i)和P_t(i)中。 - P_t(i)=P_t(i)-1+left(i):将P波的时间转换为在整个信号sigL中的位置,并将偏移量加到时间上。 - [T_A(i) T_t(i)]=max(sigL(S_t(i):raight(i))):计算QRS波群后面的T波的最高峰值及其时间。这些值存储在变量T_A(i)和T_t(i)中。 - T_t(i)=T_t(i)-1+left(i)+47:将T波的时间转换为在整个信号sigL中的位置,并将偏移量和一个常数47加到时间上。这个常数是根据心电图的特征值计算得出的。 总的来说,这段代码的作用是计算QRS波群的特征值,以帮助诊断心脏疾病。
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请解释这段M代码的作用:close all;clear;clc; sig=load('ecg_60hz_200.dat'); N=length(sig); fs=200; t=[0:N-1]/fs; figure(1);subplot(4,2,1);plot(sig) title('Original Signal') %% % Low Pass Filter b=1/32*[1 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 1]; a=[1 -2 1]; sigL=filter(b,a,sig); subplot(4,2,3);plot(sigL) title('Low Pass Filter') subplot(4,2,4);zplane(b,a) %% % High Pass Filter b=[-1/32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1/32]; a=[1 -1]; sigH=filter(b,a,sigL); subplot(4,2,5);plot(sigH) title('High Pass Filter') subplot(4,2,6);zplane(b,a) %% % Derivative Base Filter b=[1/4 1/8 0 -1/8 -1/4]; a=[1]; sigD=filter(b,a,sigH); subplot(4,2,7);plot(sigD) title('Derivative Base Filter') subplot(4,2,8);zplane(b,a) %% % be tavane 2 miresanim sigD2=sigD.^2; %% % normalization signorm=sigD2/max(abs(sigD2)); %% h=ones(1,31)/31; sigAV=conv(signorm,h); sigAV=sigAV(15+[1:N]); sigAV=sigAV/max(abs(sigAV)); figure(2);plot(sigAV) title('Moving Average filter') %% treshold=mean(sigAV); P_G= (sigAV>0.01); figure(3);plot(P_G) title('treshold Signal') figure;plot(sigL) %% difsig=diff(P_G); left=find(difsig==1); raight=find(difsig==-1); %% % run cancel delay % 6 sample delay because of LowPass filtering % 16 sample delay because of HighPass filtering left=left-(6+16); raight=raight-(6+16); %% % P-QRS-t for i=1:length(left); [R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):raight(i))); R_t(i)=R_t(i)-1+left(i) %add offset [Q_A(i) Q_t(i)]=min(sigL(left(i):R_t(i))); Q_t(i)=Q_t(i)-1+left(i) [S_A(i) S_t(i)]=min(sigL(left(i):raight(i))); S_t(i)=S_t(i)-1+left(i) [P_A(i) P_t(i)]=max(sigL(left(i):Q_t(i))); P_t(i)=P_t(i)-1+left(i) [T_A(i) T_t(i)]=max(sigL(S_t(i):raight(i))); T_t(i)=T_t(i)-1+left(i)+47 end %% figure;plot(t,sigL,t(Q_t),Q_A,'*g',t(S_t),S_A,'^k',t(R_t),R_A,'ob',t(P_t),P_A,'+b',t(T_t),T_A,'+r'); for i=1:((length(P_t))-1) HRV=P_t(i+1)-P_t(i) end

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