clc; clear all; close all; load 'x412.mat' n=4344; fs = 10000; t = 0:1/fs:(n-1)/fs; y1=icasig(1,:); MM.f=y1'; MM.tau = 0; MM.DC = 0; MM.init = 1; MM.tol = 1e-7; % figure(2) % plot(y_f1,cc1,'b','LineWIdth',1.5); % xlabel('棰戠巼/Hz'); % ylabel(['骞呭??',num2str(i)]); Run_no=1; % Number of independent runs Particles_no=20; % Number of particles Max_iter=10; % Maximum number of iterations lb=[2,500]; ub=[10,2000]; dim=2;

这段代码的作用是加载一个.mat文件，然后进行一些参数的设置。

首先使用load函数加载了一个名为'x412.mat'的.mat文件。接着，定义了一些变量，包括n（数据点数）、fs（采样率）、t（时间序列）、y1（经过独立成分分析后得到的第一行数据）、MM（一个结构体，包含了一些参数）等。

其中，MM结构体中的f字段为y1的转置，表示f为y1的列向量；tau、DC、init、tol等字段分别表示时间延迟、直流分量、初始值、误差容忍度等。

接着，定义了一些粒子群算法的参数，包括独立运行次数、粒子数、最大迭代次数、搜索范围等。

总的来说，这段代码的作用是加载数据，并设置一些参数，为后续的粒子群算法做准备。

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clc;clear;close all %% load matlab.mat Fs = 1000; fs = 1000; for i = 1:12 x = signal(:,i); t = (0:length(x)-1)/fs; %% 小波变换提取基线 w='sym8'; thr_met='s'; Fc = 2; % 设置的截止频率 lev = ceil(log2(Fs/Fc)); BL = wden(x,'heursure',thr_met,'one',lev, w); x1 = x-BL; X1(:,i) = x1; %% 利用butterworth滤波器去除工频干扰 Fpass1 = 45; % First Passband Frequency Fstop1 = 48; % First Stopband Frequency Fstop2 = 52; % Second Stopband Frequency Fpass2 = 55; % Second Passband Frequency Apass1 = 0.1; % First Passband Ripple (dB) Astop = 30; % Stopband Attenuation (dB) Apass2 = 0.1; % Second Passband Ripple (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandstop(Fpass1, Fstop1, Fstop2, Fpass2, Apass1, Astop, ... Apass2, Fs); Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match); % butterworth滤波器 x2 = filter(Hd,x1); X2(:,i) = x2; %% 利用chebyII滤波器去除肌电 Fs = 1000; % Sampling Frequency Fpass = 5; % Passband Frequency Fstop = 10; % Stopband Frequency Apass = 1; % Passband Ripple (dB) Astop = 80; % Stopband Attenuation (dB) match = 'stopband'; % Band to match exactly % Construct an FDESIGN object and call its CHEBY2 method. h = fdesign.lowpass(Fpass, Fstop, Apass, Astop, Fs); Hd = design(h, 'cheby2', 'MatchExactly', match); x3 = filter(Hd,x2); xc = x2-x3; X3(:,i) = xc; end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,signal(:,i)); end figure; for i = 1:12 subplot(12,1,i); plot(t,X1(:,i)); end

这段代码主要是对12导联心电图数据进行预处理，包括去除基线漂移、去除工频干扰和肌电干扰等。具体实现过程如下：

1. 读取原始心电信号数据 signal，并设置采样率 fs。

2. 对每个导联的信号进行小波变换，提取基线漂移，并将其从原信号中减去。

3. 利用 butterworth 滤波器去除工频干扰，设置带阻滤波器的截止频率和带宽等参数。

4. 利用 chebyII 滤波器去除肌电干扰，设置低通滤波器的通带和阻带参数。

5. 将去除基线漂移、工频干扰和肌电干扰之后的信号分别保存在 X1、X2 和 X3 中。

6. 绘制原始心电信号和处理后的信号在所有导联上的图像，便于观察和比较。

需要注意的是，在代码中使用了一些变量和函数，如小波变换的参数、滤波器设计的参数等，需要根据具体情况进行设置。

clc clear close all %% 求距离 distance = zeros(1333,13); for k = 1 : 13 load(['line_noise',num2str(k),'.mat']); reference = RFline_noise(3136:3336,1); for t = 1 : 1333 NCC = zeros(5800,1); for i = 3000 : 3200 window = RFline_noise(i:i+200,t); NCC(i) = corr(reference,window); end distance(t,k) = (3136 - find(NCC == max(NCC))) * 0.0077; end end %% 滤波 fc = 300; fs = 50000; [b,a] = butter(1,fc/(fs/2)); dis = zeros(1333,13); for i = 1 : 13 dis(:,i) = filter(b,a,distance(:,i)); end %% max_time = zeros(13,1); t = 0:1/1333:0.9993; a = zeros(1333,13); for i = 1:13 a(1,i) = dis(1,i); for j = 2 : 1333 a(j,i) = (dis(j,i) - dis(j-1,i)) /1333; end max_time(i) = find(a(:,i) == max(a(:,i))); end plot(max_time); title('max_time'); %% [X,Y] = meshgrid(1:1:1333,1:1:13); figure;plot3(X',3*Y',distance,'k'); grid on; figure;plot3(X',3*Y',dis,'k'); grid on; figure;plot3(X',3*Y',a,'k'); grid on; save distance;逐行解释该代码

这段代码主要是用于对一些数据进行处理和分析的。代码的解释如下：

第一部分：

clc clear close all %清除之前的变量和图像

distance = zeros(1333,13); %初始化一个1333行13列的全零矩阵

for k = 1 : 13 %循环13次，每次读取不同的数据

load(['line_noise',num2str(k),'.mat']); %读取名为line_noise1.mat、line_noise2.mat等等的数据文件，文件名中的数字由循环变量k决定

reference = RFline_noise(3136:3336,1); %将数据中的第3136到3336行的第一列作为参考信号

for t = 1 : 1333 %循环1333次，每次处理矩阵中的一列

NCC = zeros(5800,1); %初始化一个5800行1列的全零矩阵

for i = 3000 : 3200 %循环201次，每次处理201行数据

window = RFline_noise(i:i+200,t); %提取矩阵中第t列的第i到i+200行的数据作为窗口信号

NCC(i) = corr(reference,window); %计算参考信号和窗口信号之间的相关系数

end

distance(t,k) = (3136 - find(NCC == max(NCC))) * 0.0077; %找到相关系数最大的位置，计算距离并存储到distance矩阵中

end

end

第二部分：

fc = 300; %设置截止频率为300Hz
fs = 50000; %采样频率为50000Hz
[b,a] = butter(1,fc/(fs/2)); %设计一阶巴特沃斯滤波器的系数

dis = zeros(1333,13); %初始化一个1333行13列的全零矩阵

for i = 1 : 13 %循环13次，每次处理矩阵中的一列

dis(:,i) = filter(b,a,distance(:,i)); %对distance矩阵中的第i列进行滤波，将结果存储到dis矩阵中

end

第三部分：

max_time = zeros(13,1); %初始化一个13行1列的全零矩阵
t = 0:1/1333:0.9993; %生成一个长度为1334的时间向量，用于绘图

a = zeros(1333,13); %初始化一个1333行13列的全零矩阵

for i = 1:13 %循环13次，每次处理矩阵中的一列

a(1,i) = dis(1,i); %将dis矩阵中第i列的第一个元素赋值给a矩阵中第i列的第一个元素

for j = 2 : 1333 %循环1332次，每次处理矩阵中的一行

a(j,i) = (dis(j,i) - dis(j-1,i)) /1333; %计算dis矩阵中第i列第j行和第j-1行之间的差值，并除以时间间隔1333，将结果存储到a矩阵中

end

max_time(i) = find(a(:,i) == max(a(:,i))); %找到a矩阵中第i列的最大值所在的位置，并将该位置存储到max_time矩阵中

end

第四部分：

plot(max_time); %绘制max_time矩阵中的数据
title('max_time'); %设置图像标题

第五部分：

[X,Y] = meshgrid(1:1:1333,1:1:13); %生成一个网格矩阵，X轴为1到1333，Y轴为1到13
figure;plot3(X',3*Y',distance,'k'); %绘制三维图像，X轴为距离，Y轴为数据序号，Z轴为时间
grid on; %打开网格线
figure;plot3(X',3*Y',dis,'k'); %绘制三维图像，X轴为距离，Y轴为数据序号，Z轴为速度
grid on; %打开网格线
figure;plot3(X',3*Y',a,'k'); %绘制三维图像，X轴为距离，Y轴为数据序号，Z轴为加速度
grid on; %打开网格线

最后一部分：

save distance; %将distance矩阵保存到名为distance.mat的文件中。