处理原始ECG信号数据的matlab 程序代码

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处理原始ECG信号数据的matlab 程序代码

详 情 说 明

心电图（ECG）信号处理是生物特征识别领域的重要基础环节。在基于ECG信号的身份识别系统中，原始信号预处理的质量直接影响后续特征提取和模式识别的准确性。本文将介绍使用Matlab处理原始ECG数据的核心流程。

信号采集阶段获取的原始ECG数据通常存在基线漂移、工频干扰和肌电噪声等问题。处理流程首先会加载原始数据文件（如.dat/.hea格式），通过数字滤波器消除高频噪声和低频漂移。常用的Butterworth滤波器能有效保留QRS波群等关键特征。

信号增强环节会采用滑动窗口技术进行归一化处理，消除个体间幅度差异。R波检测算法（如Pan-Tompkins）会标记每个心搏周期，实现信号分段。最终处理后的心搏片段以矩阵形式保存为MAT文件，包含时间序列和对应标签信息。

这种标准化处理为后续操作提供干净的数据基础，使不同来源的ECG信号具有可比性。生成的MAT文件可直接用于特征提取模块，大大简化了身份识别系统的开发流程。处理过程中需特别注意保留ECG信号的形态特征，这对基于波形分析的身份识别至关重要。