基于MATLAB的自适应心电信号滤波处理系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现自适应滤波算法，可自动识别并去除ECG信号中的工频干扰、肌电干扰、基线漂移和高频噪声，提升心电信号质量，适用于生物医学信号处理研究与应用。

详 情 说 明

自适应心电信号滤波处理系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的自适应心电信号滤波系统。系统能够自动识别并滤除ECG信号中的各种噪声干扰，包括工频干扰、肌电干扰、基线漂移和高频噪声等。系统采用自适应滤波算法，能够根据输入信号特性自动调整滤波参数，实现最优的滤波效果。用户可直观查看滤波前后的信号对比，并支持信号质量评估和滤波效果分析。

功能特性

• 自适应滤波处理：采用LMS/RLS自适应滤波器，根据信号特性自动优化滤波参数
• 多噪声类型处理：支持工频干扰、肌电干扰、基线漂移和复合噪声的识别与滤除
• 多尺度信号分析：集成小波变换多尺度分解与重构技术
• 可调滤波强度：提供轻度、中度和深度三种滤波等级选择
• 全面可视化分析：实时显示滤波前后信号对比波形
• 信号质量评估：自动生成信噪比改善程度、波形失真度等评估指标
• 心电特征提取：自动检测R波峰值、计算心率等关键参数
• 灵活数据支持：支持.mat文件、.txt文本格式及实时数据流输入

使用方法

1. 准备输入数据：准备原始ECG信号数据（.mat或.txt格式）
2. 设置参数：配置采样频率（默认1000Hz）、噪声类型和滤波强度
3. 运行系统：执行主程序开始信号处理
4. 查看结果：分析滤波后的信号波形、质量评估报告和特征提取结果
5. 导出数据：可选将处理结果保存为.mat或.txt格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包括信号数据读取与格式解析、自适应滤波算法的参数初始化与执行、基于小波变换的多尺度噪声分离、多种数字滤波器的组合应用、实时信号质量监测与评估指标计算、滤波效果的图形化对比展示、心电特征参数的自动识别与提取，以及处理结果的多样化输出与导出功能。该文件作为系统的核心控制模块，协调各个处理阶段的顺序执行与数据传递。