帮我实现在MATLAB里采用动态自适应阈值求PPG信号的M峰并求HR和HRV

好的，以下是一个简单的MATLAB代码，可以实现您的需求：

% 导入PPG数据
data = load('ppg_data.csv');
ppg = data(:, 2); % 假设ppg数据在第2列
fs = 100; % 假设采样率为100Hz

% 滤波器设计
[b, a] = butter(4, [0.5 10]/(fs/2), 'bandpass');

% 滤波
ppg_filt = filtfilt(b, a, ppg);

% 计算动态阈值
win_size = 10; % 窗口大小
min_distance = 0.3; % M峰最小距离
threshold = zeros(size(ppg_filt));
for i = win_size+1:length(ppg_filt)
    window = ppg_filt(i-win_size:i);
    threshold(i) = mean(window) + 0.5 * std(window);
end

% 检测M峰位置
[pks, locs] = findpeaks(ppg_filt, 'MinPeakHeight', threshold, 'MinPeakDistance', min_distance*fs);

% 计算心率和心率变异性
rr_intervals = diff(locs) / fs; % R-R间期
hr = 60 ./ rr_intervals; % 心率
hrv = std(rr_intervals); % 心率变异性

% 可视化结果
figure;
plot(ppg_filt);
hold on;
plot(threshold, 'r');
plot(locs, pks, 'rv', 'MarkerFaceColor', 'r');
title('PPG信号及M峰检测结果');
xlabel('时间（s）');
ylabel('幅度');
legend('PPG信号', '动态阈值', 'M峰');

disp(['平均心率：', num2str(mean(hr)), ' bpm']);
disp(['心率变异性：', num2str(hrv), ' s']);

在这个代码中，我们首先导入了PPG数据，然后使用Butterworth滤波器对PPG信号进行了滤波，去除了高频噪声和基线漂移。接着，我们计算了动态阈值，使用`findpeaks`函数检测了M峰的位置。最后，我们计算了心率和心率变异性，并将结果可视化出来。

需要注意的是，这只是一个简单的实现，具体的实现方法和参数需要根据实际情况进行调整和优化。