MATLAB心电图QRS波检测与分析

"MATLAB心电信号的QRS波检测与分析实验报告，使用连续小波变换（CWT）和阈值方法进行特征提取" 在心电信号处理中，QRS波的检测是至关重要的一步，因为它标志着心脏的一个完整心动周期的起点和终点。本实验报告主要探讨如何使用MATLAB进行心电信号的QRS波检测与分析。实验中，首先从名为'ECG.txt'的文件中读取心电信号数据，然后进行一系列预处理和特征提取。 在QRS波检测方法中，关键步骤是找到波形中的峰值点。Q波、R波和S波分别代表心电信号的不同阶段，Q波是R波之前的下降波，S波是R波之后的下降波。在实际处理中，由于它们的幅值相对较小且频率较高，因此可以通过查找局部极大值来确定这些波的位置。实验中，使用了MATLAB的`findpeaks`函数来寻找信号中的峰值，但在此之前，需要对原始信号进行预处理，以便更好地突出QRS波形。 预处理部分采用了连续小波变换（CWT），这里使用了'mexh'母函数进行变换。CWT能够提供信号在不同尺度上的表示，有助于捕捉心电信号的局部特性。经过CWT后，将得到的系数矩阵`wtsig1`进行裁剪，去除两端可能受到边缘效应影响的部分。 接下来，通过比较相邻样本的幅值来寻找潜在的QRS波峰。如果一个点的幅值大于其两侧点，并且这个条件在连续两个点上都满足，那么该点可能是一个峰值。将这些峰值点记录在`sigmax`数组中。 为了设置阈值，实验采取了基于最大幅值和最小幅值平均值的方法。首先，计算`sigmax`中的最大幅值和前100个最小幅值的平均值，然后根据这两个平均值的差值来设定阈值。这里设定的阈值为两者差值的30%，即`thr=(thrmax-zerovalue)*0.3`。这个阈值用于判断是否为有效的R波峰值。 最后，通过遍历`sigmax`中的每个峰值点，如果其幅值超过设定的阈值，就将其作为R波位置记录在`rvalue`数组中。这样就完成了心电信号中QRS波的检测。 总结来说，本实验报告利用MATLAB实现了一种基于连续小波变换和阈值检测的心电信号QRS波分析方法。这种方法结合了信号变换的局部特征增强和峰值检测，有效地从噪声中识别出QRS波，为后续的心电特征提取和心脏健康状态评估提供了基础。