MATLAB心电信号处理与滤波器设计

该课程设计涉及心电信号的分析与处理，主要使用MATLAB软件，包括Simulink的动态建模和仿真。目的是让学生掌握MATLAB的使用，了解心电信号的时域与频谱特性，学习数字信号处理方法，以及设计和应用滤波器。设计任务包括读取和显示心电信号时域波形，进行线性插值，设计低通和高通滤波器，进行频谱分析，并通过两种仿真方式验证结果。设计中将使用MIT-BIH数据库中的心电信号数据，并要求撰写设计报告。 在心电信号处理中，MATLAB作为一个强大的工具，提供了丰富的信号处理工具箱，可以用于读取、分析和处理心电信号。首先，通过MATLAB的文本读取函数如`textread`或`textscan`，可以从MIT-BIH数据库的txt格式文件中获取心电信号数据，并绘制出时域波形，展示信号的基本形态。 线性插值是处理非均匀采样信号的常见步骤，目的是将信号转换为等时间间隔的样本，以适应后续的数字滤波器处理。这通常可以通过线性插值函数如`interp1`来实现，确保信号在处理前后保持一致的频率特性。 滤波器设计是心电信号分析的关键环节，根据心电信号的频域特性，通常需要设计低通滤波器去除高频噪声，以及高通滤波器去除基线漂移等低频干扰。MATLAB中的滤波器设计工具如`designfilt`可以帮助创建IIR或FIR滤波器，并应用到心电信号上。 频谱分析是理解心电信号成分的重要手段，通过MATLAB的`fft`函数进行傅立叶变换，可以揭示信号的频率组成。比较滤波处理前后的频谱，可以评估滤波器的效果，进一步分析信号质量。 最后，对整个系统进行全面测试，确保所有步骤都能正常运行，并整理收集的数据，撰写设计报告，总结实验过程和结果，这有助于提升学生的实践能力和理论知识的运用。 在实施过程中，学生需查阅相关文献，了解心电信号的生理特性和滤波技术的原理，这不仅加深了对专业知识的理解，也锻炼了独立解决问题的能力。通过这样的课程设计，学生能够将理论知识与实际应用相结合，为未来在医疗信号处理领域的工作打下坚实基础。