在matlab里识别脉搏波的主波和次波点，并在图中标记出来

在 MATLAB 中识别脉搏波的主波和次波点可以通过以下步骤完成：

1.导入脉搏波数据并进行预处理，例如滤波、去噪等。

2.应用峰值检测算法，例如 findpeaks 函数，来检测脉搏波中的主波和次波峰值点。

3.计算主波和次波的峰值点之间的距离，以确定它们之间的谷值点。

4.标记出主波和次波的峰值点和谷值点。

下面是一份示例代码，用于在 MATLAB 中识别脉搏波的主波和次波点，并在图中标记出来：

% 导入脉搏波数据并进行预处理
load('pulse_data.mat');
fs = 1000; % 采样频率
[b, a] = butter(4, [0.5 30]/(fs/2)); % 带通滤波器
filtered_data = filtfilt(b, a, pulse_data);

% 应用峰值检测算法，检测主波和次波峰值点
[~, main_peaks] = findpeaks(filtered_data, 'MinPeakDistance', 0.2*fs);
[~, sub_peaks] = findpeaks(-filtered_data, 'MinPeakDistance', 0.2*fs);
sub_peaks = sub_peaks(filtered_data(sub_peaks) < 0);

% 计算主波和次波峰值点之间的距离，以确定它们之间的谷值点
main_sub_distance = median(diff(main_peaks));
troughs = [];
for i = 1:length(main_peaks)-1
    start_index = main_peaks(i) + round(main_sub_distance/3);
    end_index = main_peaks(i+1) - round(main_sub_distance/3);
    [~, trough_index] = min(filtered_data(start_index:end_index));
    troughs(end+1) = start_index + trough_index - 1;
end

% 标记出主波和次波的峰值点和谷值点
figure;
plot(pulse_data);
hold on;
plot(filtered_data);
scatter(main_peaks, filtered_data(main_peaks), 'r');
scatter(sub_peaks, filtered_data(sub_peaks), 'b');
scatter(troughs, filtered_data(troughs), 'g');
legend('Raw Data', 'Filtered Data', 'Main Peaks', 'Sub Peaks', 'Troughs');

运行上述代码后，将会得到一个图形窗口，其中包含了原始脉搏波数据、经过滤波处理后的脉搏波数据、识别出的主波和次波峰值点以及它们之间的谷值点。