MATLAB心电信号自动检测与噪声滤波系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现心电信号的自动化处理，支持从MIT-BIH数据库自动下载数据，通过数字滤波消除基线漂移和工频干扰，并利用小波分析进行特征提取与噪声抑制，为心电信号分析提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的心电信号自动检测与噪声滤波系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的心电信号自动化处理系统，实现了从数据获取到信号分析和结果输出的完整工作流。系统能够自动下载标准心电数据库数据，并运用先进的数字信号处理技术对心电信号进行多级噪声滤除，最终生成高质量的清洁心电信号和详细的处理效果分析报告。

功能特性

• 自动化数据获取：支持从MIT-BIH等标准心电数据库自动下载原始信号数据
• 多级噪声滤除：集成多种滤波算法，有效消除基线漂移、工频干扰和肌电噪声
• 智能信号处理：结合小波变换和自适应滤波技术，在去噪同时保持心电波形特征
• 直观可视化：提供原始信号与处理后信号的对比展示界面
• 全面分析报告：自动生成信号质量评估和滤波效果分析报告
• 灵活输出格式：支持多种数据导出格式，便于后续分析和使用

使用方法

1. 数据准备：

- 自动下载MIT-BIH数据库文件（.dat格式）和对应的头文件（.hea格式） - 或加载用户自定义的心电信号文件（.mat或.csv格式）

1. 信号处理：

- 运行主程序启动自动化处理流程 - 系统自动进行信号预处理、噪声滤除和信号增强

1. 结果分析：

- 查看信号处理前后的对比可视化效果 - 分析生成的信号质量评估报告 - 导出清洁心电信号数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 小波分析工具箱
• 至少4GB可用内存
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理能力，包括心电数据的自动获取与解析、多级数字滤波处理链路的建立与执行、基于小波变换的噪声识别与消除、信号质量的自动化评估与分析，以及处理结果的可视化展示与数据导出功能。该文件作为整个系统的控制中心，协调各算法模块的协同工作，确保心电信号处理流程的完整性和效率。