基于MATLAB的ECG心电信号滤波与特征检测系统

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的MATLAB心电信号处理系统，可对原始ECG信号进行基线漂移校正、工频干扰滤除和肌电噪声抑制，并精确检测P波、QRS波群及T波等关键特征点，适用于医疗仪器设计与生理信号分析场景。

详 情 说 明

迈瑞杯医疗仪器设计大赛：ECG心电信号滤波与特征检测系统

项目介绍

本项目为“迈瑞杯医疗仪器设计大赛”参赛作品，旨在构建一套完整的ECG（心电图）心电信号处理与分析系统。系统核心功能涵盖信号预处理、多类型噪声滤波以及心电特征波自动检测三大模块。通过自适应滤波、小波变换等先进算法，有效消除基线漂移、工频干扰与肌电噪声，并精准定位P波、QRS波群、T波等关键特征点。最终输出滤波后信号、特征点标记、临床参数（如心率、PR/QT间期）及性能评估报告，算法精度满足医疗仪器设计要求，为ECG设备开发提供可靠的算法内核。

功能特性

• 信号预处理：自动识别并校正信号基线，消除低频漂移。
• 自适应噪声滤波：采用LMS/RLS自适应噪声抵消技术，有效抑制工频干扰（50/60 Hz）与肌电噪声。
• 小波去噪：基于小波变换的多尺度分解与重构，实现信号细节保留与噪声分离。
• 特征点检测：应用改进的Pan-Tompkins算法实时检测QRS波群，结合模板匹配定位P波与T波。
• 临床参数计算：自动分析心率、PR间期、QT间期等关键临床指标，生成心率变异（HRV）报告（包括RR间期序列、SDNN等）。
• 性能评估：提供算法灵敏度（Se）、阳性预测值（PPV）、信噪比改善（SNR Improvement）等量化评估指标。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 将原始ECG信号数据（.mat或.txt格式，建议采样率100-1000 Hz）置于 data/input/ 目录。 - 可选：提供噪声参考信号（如工频、肌电模板）及临床标定数据（用于验证）。

1. 配置参数：

- 在 config/params.m 中设置采样频率、滤波器截止频率、小波分解层数等参数。

1. 运行主程序：

- 执行 main.m 启动系统处理流程。系统将自动完成滤波、检测、分析与结果导出。

1. 查看结果：

- 滤波后信号波形（时域图、频谱图）保存于 results/figures/。 - 特征点标记图、HRV报告及性能评估结果输出至 results/reports/。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, macOS 10.14+, 或 Linux（Ubuntu 18.04+）
• MATLAB：版本 R2018a 或更高，需安装 Signal Processing Toolbox、Wavelet Toolbox
• 内存：至少 4 GB RAM（推荐 8 GB 以上以处理长时程信号）
• 磁盘空间：至少 1 GB 可用空间

文件说明

main.m 作为系统的总控入口，负责协调整个ECG信号处理流程。其主要功能包括：初始化系统环境与参数配置，按序调用数据读取、信号预处理、自适应滤波与小波去噪模块，执行QRS波群、P波和T波的精确检测，完成心率及各类间期的计算分析，并最终生成波形图、特征点标记结果、心率变异报告以及算法性能评估指标。该文件集成了核心算法调度与结果输出，确保处理流程的连贯性与自动化。