MIT-BIH心电信号处理：滤波消除肌电信号干扰

"该资源是一个关于心电信号读取及处理的Word文档，包含了MATLAB代码示例，主要讨论了心电信号的读取和预处理步骤，特别是肌电信号的滤除。" 心电信号读取是生物医学信号处理中的重要环节，特别是在临床诊断和研究领域。MIT-BIH数据库是一个广泛用于心电图（ECG）分析的标准数据集，它包含了多种类型的心电图记录。在示例中，作者选取了编号为109的样本，该样本包含1500个数据点。从描述的图形可以看出，心电信号呈现出典型的ECG特征，但同时也存在一些问题，如基线漂移（即信号的非恒定背景水平）和明显的噪声干扰，这些都需要通过预处理来改善信号质量。 心电信号的预处理通常包括多个步骤，其中滤波是一个关键的环节。在提供的MATLAB代码中，肌电信号（EMG）的滤除是通过低通滤波器实现的。滤波器的设计使用了巴特沃斯滤波器，这是一种具有平坦通带和陡峭滚降的滤波器类型。具体参数如下： - 采样频率Fs为1500Hz，意味着每秒采集1500个点。 - 通带截止频率fp设置为80Hz，意味着低于这个频率的信号将被保留。 - 阻带截止频率fs设定为100Hz，高于这个频率的信号将被削减。 - 设定了通带和阻带的衰减，分别为rp=1.4和rs=1.6，表示通带内的波动和阻带内的衰减程度。 - 使用`buttord`函数计算滤波器的阶数，并通过`buttap`设计归一化巴特沃斯滤波器。 - `zp2tf`将滤波器转换为传输函数形式，`lp2lp`进一步转换为低通形式并去归一化。 - `freqs`计算模拟滤波器的幅频响应，`bilinear`执行双线性变换，将模拟滤波器转化为数字滤波器。 - 最后，使用`filter`函数对原始心电信号进行滤波，并通过`freqz`计算数字滤波器的幅频响应，以便观察滤波效果。 这段代码展示了如何在MATLAB中实现心电信号的低通滤波，从而去除高频噪声，特别是肌电信号，以提高信号质量。滤波后的信号在时域和频域中都有所表现，使得后续的心电分析更为准确。这种预处理技术对于识别心律失常、异常心跳等临床病症至关重要。