编写matlab程序用于PPG信号采用动态自适应阈值法标记M峰，并计算HRV和HR

好的，以下是大致的matlab程序，供您参考：

% 读入PPG信号
data = load('PPG数据文件路径'); % 假设数据已经预处理完毕，保存在文件中
fs = 100; % 假设采样频率为100Hz

% 标记M峰
win_size = 3; % 窗口大小为3秒
win_len = win_size * fs; % 窗口长度
step_len = win_len / 2; % 步长为窗口长度的一半

% 计算均值和标准差的初始值
mean_init = mean(data(1:win_len));
std_init = std(data(1:win_len));

% 初始化阈值和M峰位置数组
threshold = mean_init + 0.5 * std_init; % 初始阈值为均值加上0.5倍标准差
m_peak = [];

for i = 1:step_len:length(data) - win_len
    % 计算当前窗口内的均值和标准差
    mean_win = mean(data(i:i+win_len-1));
    std_win = std(data(i:i+win_len-1));
    
    % 动态调整阈值
    if mean_win + std_win > threshold
        threshold = mean_win + std_win;
    elseif mean_win - std_win < threshold
        threshold = mean_win - std_win;
    end
    
    % 寻找M峰
    if max(data(i:i+win_len-1)) > threshold
        [~, ind] = max(data(i:i+win_len-1));
        m_peak = [m_peak, i+ind-1];
    end
end

% 计算心率变异性和心率
RR = diff(m_peak) / fs; % RR间期，单位为秒
HRV = std(RR) * 1000; % HRV，单位为毫秒
HR = 60 / mean(RR); % HR，单位为bpm

% 显示结果
disp(['HRV: ', num2str(HRV), ' ms']);
disp(['HR: ', num2str(HR), ' bpm']);

需要说明的是，以上程序只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。例如，可以根据实际情况调整窗口大小、阈值的初始值和调整策略等参数，以提高M峰检测的准确性和稳定性。