用MATLAB编写该代码

好的，以下是一个基于MATLAB的心电信号处理示例代码，其中包括小波变换的模极大值对方法用于R波检测和计算RR间期：

% 读取心电信号数据，例如ECG.txt
ecg_signal = load('ECG.txt');

% 设置小波变换参数
wavelet = 'db4';  % 选用db4小波
level = 6;  % 6层小波分解
mode = 'sym';  % 分解模式

% 对信号进行小波分解
[c, l] = wavedec(ecg_signal, level, wavelet);

% 计算小波系数的模值，得到小波变换的模函数
modulus = abs(c(1:l(1)));

% 对模函数进行中值滤波，去除噪声干扰
window_size = 31;
filtered_modulus = zeros(size(modulus));
for i = window_size+1:length(modulus)-window_size
    filtered_modulus(i) = median(modulus(i-window_size:i+window_size));
end

% 寻找模函数的局部极大值点，即R波峰的位置
peaks = [];
for i = 2:length(filtered_modulus)-1
    if filtered_modulus(i) > filtered_modulus(i-1) && filtered_modulus(i) > filtered_modulus(i+1)
        peaks = [peaks i];
    end
end

% 计算相邻R波峰之间的时间间隔，即RR间期
rr_intervals = diff(peaks);

% 绘制信号和R波峰位置
figure
plot(ecg_signal, 'k')
hold on
plot(filtered_modulus, 'g')
plot(peaks, filtered_modulus(peaks), 'ro')
xlabel('Sample number')
ylabel('Amplitude')
title('ECG with R-peaks')
legend('ECG signal', 'Modulus', 'R-peaks')

% 打印RR间期
disp(['RR intervals: ', num2str(rr_intervals')])

需要注意的是，该示例代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。