x=ecg1; %——心电信号去噪完成后—— yabs=abs(x); sigtemp=x; siglen=length(x); sigmax=[]; for i=1:siglen-2 if (x(i+1)>x(i)&&x(i+1)>x(i+2))||(x(i+1)<x(i)&&x(i+1)<x(i+2)) sigmax=[sigmax;sigtemp(i+1),i+1]; end end thrtemp=sort(sigmax); thrlen=length(sigmax); thr=0; for i=(thrlen-7):thrlen thr=thr+thrtemp(i); end thrmax=thr/8; %最大幅度平均值,8个最大幅值点的平均值 zerotemp=sort(x); zerovalue=0; for i=1:100 zerovalue=zerovalue+zerotemp(i); end zerovalue=zerovalue/100; %最小幅度平均值,对消幅度,100个最小幅值点的平均值 thr=(thrmax-zerovalue)0.26; %最大、最小幅度的差值的30%为判别R波的阈值 %定位R波 rvalue=[]; for i=1:thrlen if sigmax(i,1)>thr rvalue=[rvalue;sigmax(i,2)]; end end rvalue_1=rvalue; %排除误检,如果相邻两个极大值间距小于0.4s,则去掉幅度较小的一个 lenvalue=length(rvalue); i=2; while i<=lenvalue if (rvalue(i)-rvalue(i-1))(1/800)<0.4 if yabs(rvalue(i))>yabs(rvalue(i-1)) rvalue(i-1)=[]; else rvalue(i)=[]; end lenvalue=length(rvalue); i=i-1; end i=i+1; end lenvalue=length(rvalue); % 在原信号上精确校准 for i=1:lenvalue if (x(rvalue(i))>0) k=(rvalue(i)-5):(rvalue(i)+5); [a,b]=max(x(k)); rvalue(i)=rvalue(i)-6+b; else k=(rvalue(i)-5):(rvalue(i)+5); [a,b]=min(x(k)); rvalue(i)=rvalue(i)-6+b; end end %提取R波展示 figure subplot(211); plot(t_1min/fs,x); hold on; plot(rvalue/fs,x(rvalue),'r^'); xlim([0 10]);

时间: 2023-12-30 19:04:14 浏览: 39
这段代码是R波检测的MATLAB代码,其中 `ecg1` 是原始心电信号,经过去噪之后的信号。该代码首先将信号转换为绝对值形式,然后通过寻找极大值的方法检测R波峰值位置。具体步骤如下: 1. 遍历信号中每三个相邻的点,如果中间点是极大值或极小值,则将该点的幅度和位置记录下来。 2. 对所有的极大值点按照幅度大小进行排序,并选取最大的8个点计算它们的平均值,作为最大幅度平均值。 3. 对所有的幅度值按大小进行排序,并选取最小的100个点计算它们的平均值,作为最小幅度平均值。 4. 将最大幅度平均值和最小幅度平均值的差值的30%作为R波的阈值。 5. 遍历所有的极大值点,如果幅度大于阈值,则将其记录为R波峰值位置。 6. 排除误检,如果相邻两个R波峰值的间距小于0.4秒,则去掉幅度较小的一个。 7. 在原始信号上对R波峰值位置进行精确校准。 8. 提取R波并展示结果。 该代码的展示结果是在一个2x1的subplot中显示原始信号和R波峰值标记。其中,红色三角形表示检测到的R波峰值位置。
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x=ecg1; %——心电信号去噪完成后—— yabs=abs(x); sigtemp=x; siglen=length(x); sigmax=[]; for i=1:siglen-2 if (x(i+1)>x(i)&&x(i+1)>x(i+2))||(x(i+1)<x(i)&&x(i+1)<x(i+2)) sigmax=[sigmax;sigtemp(i+1),i+1]; end end thrtemp=sort(sigmax); thrlen=length(sigmax); thr=0; for i=(thrlen-7):thrlen thr=thr+thrtemp(i); end thrmax=thr/8; %最大幅度平均值,8个最大幅值点的平均值 zerotemp=sort(x); zerovalue=0; for i=1:100 zerovalue=zerovalue+zerotemp(i); end zerovalue=zerovalue/100; %最小幅度平均值,对消幅度,100个最小幅值点的平均值 thr=(thrmax-zerovalue)*0.26; %最大、最小幅度的差值的30%为判别R波的阈值 %定位R波 rvalue=[]; for i=1:thrlen if sigmax(i,1)>thr rvalue=[rvalue;sigmax(i,2)]; end end rvalue_1=rvalue; %排除误检,如果相邻两个极大值间距小于0.4s,则去掉幅度较小的一个 lenvalue=length(rvalue); i=2; while i<=lenvalue if (rvalue(i)-rvalue(i-1))*(1/800)<0.4 if yabs(rvalue(i))>yabs(rvalue(i-1)) rvalue(i-1)=[]; else rvalue(i)=[]; end lenvalue=length(rvalue); i=i-1; end i=i+1; end lenvalue=length(rvalue); % 在原信号上精确校准 for i=1:lenvalue if (x(rvalue(i))>0) k=(rvalue(i)-5):(rvalue(i)+5); [a,b]=max(x(k)); rvalue(i)=rvalue(i)-6+b; else k=(rvalue(i)-5):(rvalue(i)+5); [a,b]=min(x(k)); rvalue(i)=rvalue(i)-6+b; end end %提取R波展示 figure subplot(211); plot(t_1min/fs,x); hold on; plot(rvalue/fs,x(rvalue),'r^'); xlim([0 10]);

这段代码是用于对心电信号进行R波检测,并将检测结果输出。下面是代码的具体解释: 1. 将原始心电信号存储在变量x中。 2. 对信号进行去噪处理,得到去噪后的信号yabs。 3. 遍历信号,找到所有极大值点(即局部最大值或最小值),并将它们的幅值和位置存储在sigmax中。 4. 计算sigmax中幅值最大的8个点的平均值,以及信号中幅值最小的100个点的平均值。将这两个值相减并乘以0.26得到R波的阈值thr。 5. 遍历sigmax,找到所有幅值大于thr的点,并将它们的位置存储在rvalue中,表示R波的位置。 6. 对rvalue进行误检修正,如果相邻两个R波间距小于0.4s,则去掉幅度较小的一个。 7. 对rvalue进行精确校准,以得到更准确的R波位置。 8. 在原始信号上显示R波位置。 需要注意的是,这段代码并没有进行T波检测,如果需要进行T波检测,需要在该代码基础上进行进一步的开发和优化。

ecg_original = X[40][:,0]这句代码什么意思

这行代码假设X是一个二维数组,其中包含多个ECG信号,每个信号有多个采样点,每个采样点有多个通道。例如,X的形状可能为(n_samples, n_channels, n_points)。 这行代码取出了X中第40个ECG信号的第一个通道的所有采样点数据,即X[40][:,0]。这个操作使用了numpy库的切片操作:X[40]表示取出X中的第40个信号,[:,0]表示取出该信号的所有采样点的第一个通道数据。 最终,ecg_original变量包含了X中第40个ECG信号的第一个通道的所有采样点数据,可用于后续的分析和处理。

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