基于Pan-Tompkins算法的MATLAB QRS波群检测系统

资 源 简 介

本系统使用Pan-Tompkins算法实现心电信号QRS波群自动检测，通过预处理、特征提取与R波定位模块有效抑制噪声，可用于生物医学信号分析与健康监测，为MATLAB用户提供准确高效的R波检测工具。

详 情 说 明

基于Pan-Tompkins算法的QRS波群检测系统

项目介绍

本项目实现了心电信号（ECG）中QRS波群的自动识别与定位，采用经典的Pan-Tompkins算法核心思想。通过数字信号处理技术对原始ECG信号进行预处理、特征增强和阈值比较，准确检测心电图中的R波峰值位置。系统能够有效抑制基线漂移、工频干扰和肌电噪声等常见干扰，显著提高QRS波群检测的准确性和鲁棒性。

功能特性

• 精确检测：结合数字滤波、差分运算和移动窗口积分技术，实现高效的R波定位
• 噪声抑制：可配置噪声参数，有效处理工频干扰（50/60Hz）和肌电噪声
• 参数自适应：支持自定义采样频率和信号时长，默认适用于1000Hz采样数据
• 结果可视化：提供检测过程的可视化图表，直观展示原始信号与R波标记
• 性能评估：自动计算检测灵敏度（Se）和阳性预测值（+P）等评估指标
• 数据导出：生成包含时间戳和心率数据的文本文件，便于后续分析

使用方法

1. 准备输入数据：准备单导联ECG数据文件（.mat或.csv格式）
2. 设置参数：指定采样频率（默认1000Hz）和信号时长（建议≥10秒）
3. 运行检测：执行主程序启动QRS波群检测流程
4. 查看结果：获取R波位置索引、心率数值和可视化图表
5. 导出数据：保存检测结果至文本文件用于记录或进一步分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理长时程信号）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的QRS波群检测流程，主要实现了信号读取与参数初始化、多级数字滤波预处理（包括低通、高通及带阻滤波去除噪声干扰）、非线性变换与特征增强处理、自适应阈值计算与R波精确定位、心率计算与性能指标评估、结果可视化展示以及检测数据导出等功能模块，构成了系统的核心处理链路。