MATLAB实现基于小波变换的心电信号R波检测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，通过小波变换与自适应阈值算法精确检测心电信号中的R波波峰。内置基线漂移矫正模块可消除低频干扰，模块化设计便于功能扩展与集成，适用于心电信号分析和医学研究。

详 情 说 明

基于小波变换与基线漂移矫正的心电信号R波检测系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、准确的心电信号R波波峰自动检测程序。通过结合小波变换多尺度分析和自适应阈值算法，系统能够鲁棒地识别R波特征点。内置的滑动窗口基线矫正模块可有效消除信号中的低频漂移干扰，提升检测精度。程序采用模块化设计，参数可配置，便于扩展应用于PPG、EMG等其他生物信号的波峰检测任务。

功能特性

• 多尺度特征提取：利用小波变换对心电信号进行分解，增强R波特征
• 自适应阈值检测：根据信号局部特性动态调整检测阈值，适应不同信号质量
• 基线漂移矫正：采用滑动窗口算法去除低频干扰，提高检测准确性
• 模块化设计：核心算法模块独立，参数灵活可调
• 多格式支持：支持.mat文件与.csv格式的时间序列数据输入
• 结果可视化：提供原始信号与R波标记的叠加图表展示
• 质量评估：输出包含信噪比、检测准确率等指标的质量报告

使用方法

1. 准备数据：将单导联心电信号保存为.mat或.csv格式（时间序列）
2. 参数配置：在main.m中设置采样频率（默认250Hz）及其他检测参数
3. 运行检测：执行主程序，系统将自动完成基线矫正和R波检测
4. 查看结果：程序输出R波位置索引数组、可视化图表和质量报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少2GB可用内存（处理长信号时建议4GB以上）

文件说明

主程序整合了完整的信号处理流程，包括数据读取与预处理、基于滑动窗口的基线漂移矫正、小波变换多尺度分解与特征增强、自适应阈值R波检测算法、结果可视化绘制以及检测质量评估报告生成等功能模块。