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。

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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。