详细写一下MATLAB对下载了MIT-BIH心电信号20组.mat文件预处理的代码
时间: 2024-03-25 09:42:01 浏览: 108
MIT-BIH心电数据库
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好的,下面是MATLAB对下载了MIT-BIH心电信号20组.mat文件预处理的代码,主要包括数据读取、预处理和特征提取等步骤:
```matlab
% 1. 数据读取
load('mitdb_20.mat'); % 加载20组心电信号数据和注释数据
fs = 360; % 采样频率为360Hz
ecg_signals = ecg_signals - mean(ecg_signals); % 去除直流分量
% 2. 预处理
% 2.1 滤波
[b, a] = butter(2, [0.5 35]/(fs/2), 'bandpass'); % 2阶带通滤波器
ecg_signals = filtfilt(b, a, ecg_signals); % 双向滤波
% 2.2 去噪
[~, ecg_signals] = denoise_ecg(ecg_signals, fs); % 使用ECG-Denoising工具箱中的函数进行去噪
% 2.3 降采样
down_fs = 125; % 降采样后的采样频率为125Hz
ecg_signals = resample(ecg_signals, down_fs, fs); % 降采样
% 3. 特征提取
% 3.1 R峰检测
[qrs_amp_raw,qrs_i_raw,delay]=pan_tompkin(ecg_signals,down_fs,0);
% 3.2 心率计算
rr_interval = diff(qrs_i_raw) / down_fs; % 计算相邻R峰之间的RR间期
hr = 60 ./ rr_interval; % 计算心率
% 3.3 特征提取
% 可以从RR间期序列和心率序列中提取一些常用的心电信号特征,如平均值、标准差、变异性等
% 4. 数据可视化
figure;
t = (0:length(ecg_signals)-1) ./ down_fs; % 时间轴
subplot(2,1,1); plot(t, ecg_signals); ylabel('ECG'); xlim([0 max(t)]);
subplot(2,1,2); plot(qrs_i_raw./down_fs, ecg_signals(qrs_i_raw), 'ro'); ylabel('R波'); xlim([0 max(t)]);
figure;
t_hr = (1:length(hr)) ./ down_fs; % 时间轴
plot(t_hr, hr); xlabel('Time (s)'); ylabel('Heart rate (bpm)'); xlim([0 max(t_hr)]);
```
上述代码中,`mitdb_20.mat`文件是下载的20组MIT-BIH心电信号数据和注释数据,其中`ecg_signals`变量保存了心电信号数据。我们首先去除直流分量,然后使用2阶带通滤波器进行滤波,并使用ECG-Denoising工具箱中的函数进行去噪处理。接着,我们对信号进行了降采样,将采样频率降低到125Hz。然后,我们使用Pan-Tompkins算法进行R峰检测,并计算相邻R峰之间的RR间期,从而计算出心率。最后,我们可以从RR间期序列和心率序列中提取一些常用的心电信号特征,并将处理后的信号和特征进行可视化。
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