MATLAB心电信号QRS波预处理工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，专注于ECG信号中QRS波的自动预处理与特征提取。支持从MIT-BIH等公开数据库获取数据，提供信号去噪、峰值检测与波形分析功能，适用于心律失常检测算法的前期数据处理。

详 情 说 明

基于MATLAB的心电信号QRS波预处理系统

项目介绍

本项目旨在为心电图（ECG）信号分析提供一套完整的QRS波预处理解决方案。系统能够自动获取ECG数据，并通过一系列先进的数字滤波技术有效去除信号中的各类噪声（如工频干扰、基线漂移和高频噪声），显著提升信号质量，为后续精准的QRS波特征提取与定位奠定坚实基础。

功能特性

• 灵活的信号获取：支持在线自动从MIT-BIH等标准心律失常数据库下载数据，也支持读取本地的.mat或.txt格式文件。
• 强大的预处理流程：集成多种滤波算法，包括陷波滤波器（消除工频干扰）、巴特沃斯带通滤波器（去除基线漂移和高频噪声）以及小波去噪技术，实现多级噪声抑制。
• 定位辅助与质量评估：输出高质量滤波信号，有效降低QRS波误检率；同时提供信噪比提升值和QRS波段能量保留率等关键统计指标，量化预处理效果。
• 直观的结果展示：生成原始信号与滤波后信号的对比时序图，便于直观评估去噪效果。
• 标准化的数据输出：将预处理后的信号、时间戳及采样率保存为结构化的.mat文件，方便后续分析模块直接调用。

使用方法

1. 准备输入：

* 在线模式：在程序提示时，输入MIT-BIH数据库中的记录编号（如 '100', '101'）。 * 离线模式：准备好本地数据文件。文件应包含两列数据（时间序列和ECG电压值），并明确标注采样频率。

1. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中运行主脚本。系统将引导您选择数据输入模式并完成后续处理。

1. 查看结果：程序执行完毕后，将自动显示信号对比图及统计指标。处理后的数据将保存在指定的输出文件中。

系统要求

• 软件平台：需要安装MATLAB（建议R2018a或更高版本）。
• 必要工具箱：需要确保安装Signal Processing Toolbox。若使用小波去噪功能，还需安装Wavelet Toolbox。

文件说明

主程序文件集成了项目的全部核心功能，实现了从数据输入、参数配置、信号预处理、结果可视化到数据导出的完整自动化流程。它负责协调调用各个子功能模块，是项目运行的入口和控制中心。