Python实现的心电信号处理与可视化系统

本项目涉及心电信号处理与可视化系统的开发，采用Python语言编程，主要涵盖了心电信号的原理、采集、预处理、特征检测、时频分析以及用户界面设计。项目重点在于理解心电信号的产生和采集，运用数字滤波技术消除噪声和基线漂移，以及识别心电图中的关键波形如QRS波、T波和ST段位移。 1. 心电信号的产生原理与采集方法： 心电信号是心脏肌肉活动产生的生物电信号，通过皮肤表面的电极进行非侵入式采集。了解这些信号的产生机制有助于我们理解信号特征，为后续的信号处理提供理论基础。采集过程中，需要注意信号质量，防止干扰，如呼吸、身体运动引起的基线漂移。 2. 预处理技术： 预处理主要包括噪声抑制和基线漂移纠正。基线漂移是心电信号处理中的常见问题，通常使用高通滤波器来去除。常见的滤波器有IIR（无限 impulse response）和FIR（有限 impulse response）滤波器。尽管有多种先进的滤波技术，如中值滤波、自适应滤波、形态学滤波和小波变换等，但在实践中，IIR和FIR滤波器因其简单有效而被广泛采用。 3. QRS波、T波和ST段检测： QRS波、T波和ST段位移是心电图分析的重要指标，分别代表心室激动、心室复极化和心肌缺血。检测这些特征波形对于诊断心脏疾病至关重要。可以采用经典的算法，如PAN-TOMPKINS算法，对心电信号进行离线或实时分析。 4. 时频分析： 时频分析用于揭示信号随时间变化的频率特性，这对于理解和解释心电信号的动态变化非常有用。可以采用短时傅立叶变换、小波变换等方法，对心电信号进行深入的时频域分析。 5. 可视化界面设计： 利用Python的wxPython库或其他图形用户界面库，设计一个直观易用的界面，展示心电信号的原始波形、预处理结果以及特征检测结果，提高系统的交互性和实用性。 6. 论文要求： 最终成果包括一篇查重率不超过25%、字数不少于5000字的论文，以及一套心电信号处理与可视化系统。提供的参考资料和源码可以帮助完成论文撰写和技术实现。 这个项目不仅要求扎实的信号处理理论知识，还需要熟练掌握Python编程，特别是与生物医学信号处理相关的库，如numpy、scipy和matplotlib等。同时，良好的界面设计能力也是成功的关键。完成这个项目将对心电生理学、数字信号处理和软件开发有深入的理解。