MATLAB心电信号多模态分析与处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供全面的心电信号处理流程，包括信号预处理（滤波、基线校正）、特征提取、多模态分析及病理识别功能，适用于医疗研究与教学场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的心电信号多模态分析与处理系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的心电信号分析处理系统，专注于对原始ECG信号进行全流程的多模态分析与特征提取。系统集成了信号预处理、时域特征分析和频域分析三大核心模块，能够有效处理常见的噪声干扰，精准定位心电特征点，并提取有临床价值的时频域指标，为心电信号的自动化分析与研究提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 智能信号预处理：采用数字滤波器设计技术，有效抑制工频干扰和肌电噪声等高频噪声，通过基线漂移校正算法消除信号低频漂移，显著提升信号质量。
• 精准R波检测：实现基于差分阈值或Pan-Tompkins等先进算法的R波峰值定位，自动计算心率及RR间期等关键时域参数。
• 全面频域分析：运用Welch法进行功率谱估计，自动识别频域主峰值，提取功率谱密度特征，全面评估信号频域特性。
• 灵活输入支持：支持多种格式的原始心电数据输入，包括.mat文件、.txt/csv数值序列以及标准WFDB生理信号格式。
• 可视化结果输出：提供直观的图形化分析结果和详细的文本报告，包括预处理信号波形、R波标记位置、功率谱图及关键指标统计。

使用方法

1. 准备输入数据：将原始心电信号数据保存为支持的格式（.mat, .txt, .csv或WFDB格式）
2. 设置分析参数：在配置文件中指定信号采样率，可根据需要调整滤波器截止频率、R波检测灵敏度等参数
3. 运行主程序：执行主分析程序，系统将自动完成信号预处理、特征提取和结果生成
4. 查看分析结果：系统将输出预处理后的信号波形、R波检测结果、功率谱分析图以及包含关键指标的分析报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形界面显示

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从数据加载、参数配置到完整分析链路的自动化执行。具体包含信号读取与格式解析、多层级的数字滤波去噪处理、基于自适应阈值的R波精确定位、功率谱密度计算与特征频率提取，以及多种可视化图表和综合分析报告的一键生成功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块有序工作，确保分析流程的连贯性与结果输出的完整性。