基于差分阈值法的MATLAB心电信号QRS波检测与特征提取系统

资 源 简 介

本项目提供一种基于差分阈值法的MATLAB QRS波检测方案，通过信号预处理、差分运算和自适应阈值判定，精确识别R波峰值并提取心电特征。适用于单导联心电信号分析，实现自动化QRS波群定位与参数计算。

详 情 说 明

基于差分阈值法的心电信号QRS波检测与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套高效、自动化的心电信号（ECG）QRS波群检测与特征提取系统。核心算法基于差分运算与自适应阈值技术，能够从原始单导联心电信号中精确识别R波峰值位置，并计算关键的心电特征参数。系统特别针对MIT-BIH等标准心电数据库进行了优化，适用于心率变异性分析、心律失常筛查等医疗科研场景。

功能特性

• 高精度检测：采用一阶差分运算结合滑动窗口滤波技术，有效增强QRS波特征，抑制基线漂移和工频干扰
• 自适应阈值：动态调整检测阈值，适应不同个体及信号质量的差异性，提高检测鲁棒性
• 多格式支持：支持.mat文件与.txt格式的时序数据输入，便于与各类心电数据库对接
• 完整分析流程：包含信号预处理、差分计算、阈值判定和特征提取四个核心模块
• 可视化输出：提供原始信号与R波标注对比图，直观展示检测效果
• 性能评估：自动计算灵敏度、阳性预测值等统计指标，量化算法性能

使用方法

基本调用

% 载入心电信号数据（示例） load('ecg_data.mat'); % 应包含signal变量 fs = 1000; % 采样频率（Hz）

% 执行QRS波检测 results = main(signal, fs);

参数自定义

% 高级调用（自定义参数） params.signal_length = 5000; % 信号长度（至少3个心跳周期） params.noise_threshold = 0.1; % 噪声阈值（可选） params.custom_fs = 250; % 自定义采样频率

results = main(signal, params);

输出结果

系统返回结构体results包含：

• r_locations: R波峰值位置索引（采样点序号）
• rr_intervals: R-R间期序列（ms）
• qrs_widths: QRS波宽度序列（ms）
• amplitudes: R波幅度值序列
• performance: 检测性能指标（灵敏度、阳性预测值等）
• visualization: 检测结果图示句柄

系统要求

• 平台要求: MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱: Signal Processing Toolbox
• 内存建议: 至少4GB RAM（处理长时程信号时推荐8GB以上）
• 数据要求: 输入信号应包含至少3个完整心跳周期，采样频率建议100-1000Hz

文件说明

主程序文件整合了完整的QRS波检测流水线，具体实现了以下核心功能：信号质量初步评估与基线校正预处理、通过一阶差分运算结合滑动窗滤波增强QRS波特征、基于动态双阈值的R波候选点识别与伪迹剔除算法、R波峰值精确定位与QRS波起止点判断逻辑、心电特征参数（包括R-R间期、QRS时限和振幅）的批量计算功能，以及检测结果的可视化呈现与算法性能指标统计输出。