C语言实现的心电信号计算机分析：低通滤波、QRS检测与心律分析

心电信号的计算机分析是一门结合理论与实践的实验，其目标是运用C语言编程对MIT心电信号数据进行深度处理和分析。实验的主要内容包括以下几个方面： 1. **实验目的**：通过实际操作，学生能够理解并掌握数字信号处理的基本方法和技术，例如低通滤波、高通滤波、QRS（心室复极化）检测、特征提取和心律失常分析。这些步骤有助于识别心脏功能状态及其潜在问题。 2. **实验要求**： - **数据读取**：首先，程序需要正确读取MIT心电信号数据。 - **QRS检测**：关键任务之一是对心电信号中的QRS波进行精确检测，这是识别心率和心电图基本特征的关键。 - **特征参数提取**：通过处理后的信号，提取有用的生理参数，如心率、ST段和T波等。 - **心律失常分析**：通过算法检测异常心律模式，如过早搏动或心房颤动等。 - **功率谱分析**：这是一种评估信号频率成分的方法，有助于识别噪声来源和信号特性。 3. **实验流程**： - **信号预处理**：使用低通滤波器消除工频干扰，汉宁平滑滤波器减少采样噪声，低通滤波器去除直流偏移和基线漂移，以及带通滤波器增强QRS波信号。 - **图形界面**：通过计算机屏幕实时显示原始和处理后的信号，便于观察和理解。 - **分析步骤**：依次进行信号微分（查分运算）、QRS波检测、特征参数计算，以及心律失常的诊断。 4. **理论与实现**：实验采用C++编程语言实现，程序分为信号处理和分析两个模块。低通、高通滤波和微分操作被整合到信号预处理阶段，而后续的QRS检测、参数提取和心律失常分析则是后续分析模块的核心内容。 5. **可视化与图示**：实验过程中使用图表（如图1）展示信号处理和分析的流程，图2展示了整个计算机分析流程的结构，包括三个主要功能模块：数据读取、信号处理和分析。 通过这个实验，参与者不仅能够提升编程技能，还能深入了解心电信号的特性、噪声来源以及如何有效地对其进行数字化处理和分析，从而深入理解数字信号处理在医疗领域的应用。