MATLAB基于小波变换的心电信号分析与诊断系统

资 源 简 介

本MATLAB项目集成了小波变换分析算法，实现对心电信号的去噪、特征提取、R波检测、心率变异性分析和心律失常识别。系统通过小波分解与重构，有效捕捉ECG信号的多分辨率特征，为心血管疾病诊断提供辅助工具。

详 情 说 明

基于小波变换的心电信号分析与诊断系统

项目介绍

本项目集成小波变换分析算法，用于心电信号的多分辨率分析与异常检测。系统具备心电信号去噪处理、特征提取、R波检测、心率变异性分析以及心律失常初步识别等功能。通过小波分解与重构技术，系统能够有效捕捉ECG信号中的瞬态特征，提供直观的图形化分析结果，辅助医疗专业人员快速评估心电数据。

功能特性

• 信号去噪：采用小波阈值去噪方法，有效消除心电信号中的噪声干扰
• 特征提取：自动识别心电信号中的关键波形特征点
• R波检测：精确定位心电信号中的R波位置
• 心率变异性分析：提供时域和频域的HRV分析指标
• 心律失常识别：初步识别常见心律失常类型
• 可视化展示：提供信号处理前后对比图、小波系数图、R波定位图及HRV频谱图
• 结果导出：支持分析报告和图表导出功能

使用方法

1. 数据准备：准备符合要求的心电信号数据文件
2. 系统启动：运行主程序文件启动系统
3. 数据加载：通过界面选择并加载心电信号数据文件
4. 参数设置：根据需要调整分析参数（可选）
5. 执行分析：点击分析按钮开始信号处理与分析
6. 结果查看：查看生成的各项分析结果和图表
7. 结果保存：将分析报告和图表导出保存

支持的输入格式包括：

• MIT-BIH格式的.dat和.hea文件
• .mat格式的MATLAB数据文件
• .txt格式的一维时间序列数据

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 小波工具箱

硬件建议

• 内存：4GB以上
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

数据要求

• 采样频率：建议360Hz或500Hz
• 数据长度：至少包含3个完整的心动周期
• 信号质量：信噪比适宜，无明显运动伪影

文件说明

主程序实现了系统核心功能，包括：心电信号的读取与预处理，小波变换的分解与重构运算，R波检测与定位算法，心率变异性参数的提取与计算，心律失常特征的识别与分类，以及结果可视化与导出功能的集成管理。通过调用各功能模块完成从数据输入到分析报告生成的全流程处理。