基于小波变换的心电信号QRS波检测MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现心电信号的自动QRS波检测，包含预处理、小波变换特征提取和多方法融合判定。通过噪声滤除、基线校正与阈值分析提升检测鲁棒性，适用于MIT-BIH等标准数据集，支持心电信号自动化分析。

详 情 说 明

基于小波变换与多方法融合的心电信号QRS波检测系统

项目介绍

本项目旨在开发一个能够自动、准确地识别并定位心电信号中QRS波的综合性检测系统。系统首先对原始心电信号进行预处理（包括噪声去除和基线漂移校正），然后利用小波变换技术提取QRS波的关键特征，并结合自适应阈值判定、峰值检测等多种算法进行融合分析，以实现高鲁棒性的QRS波检测。最终系统将输出精确的QRS波位置、心率统计信息以及直观的可视化结果，并生成详细的检测性能报告。

功能特性

• 综合预处理：集成信号去噪与基线漂移校正，为特征提取提供高质量信号。
• 多尺度特征提取：利用小波变换在不同尺度上分析信号，有效捕捉QRS波的形态特征。
• 自适应阈值检测：采用动态阈值算法，适应不同个体及信号质量的差异，提高检测准确性。
• 多方法融合决策：结合峰值定位与形态学滤波等辅助方法，提升复杂情况下的检测鲁棒性。
• 结果可视化与分析：提供清晰的信号与检测结果叠加图，并输出心率统计及详细的性能评估报告（准确率、误检率、漏检率等）。
• 多格式支持：支持读取.mat、.csv等多种格式的心电数据，兼容MIT-BIH等标准生理信号数据库。

使用方法

1. 准备数据：将您的心电信号数据文件（.mat 或 .csv 格式）放置在指定数据目录下。文件应包含信号向量，并知晓其采样频率（如500 Hz）。
2. 配置参数（可选）：如需要，可在主脚本或配置文件中调整预处理参数、小波变换尺度、阈值参数等以适应特定信号。
3. 运行检测：执行主程序文件。系统将自动完成预处理、特征提取、QRS波检测、结果统计与可视化全过程。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行或指定输出文件中显示QRS波位置、心率等统计信息，同时弹出图形窗口展示检测结果可视化图。性能报告亦将同时生成。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具包：Signal Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程与算法模块。其主要功能包括：调度整个检测流程，依次执行信号读取与参数解析、信号预处理（去噪与基线校正）、基于小波变换的QRS特征增强与提取、融合自适应阈值和峰值搜索的R峰定位、心率计算与统计、结果可视化展示以及检测性能评估报告的生成。