基于MATLAB的脑电非线性参数与心电信号分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现脑电和心电信号的综合分析，重点计算脑电非线性参数（如近似熵、样本熵），提供信号处理、特征提取与可视化功能，助力生物医学研究。

详 情 说 明

脑电非线性参数与心电信号分析系统

项目介绍

本项目是一个综合性生物医学信号处理平台，专注于脑电（EEG）和心电（ECG）信号的分析。系统集成了非线性动力学分析、数字信号滤波和基线漂移校正等核心技术，为生物医学研究提供可靠的信号处理工具。通过计算脑电信号的非线性参数和分析心电信号的时域特征，本系统支持神经系统功能评估和心脏活动分析等应用场景。

功能特性

• 脑电信号非线性分析：计算近似熵、样本熵、多重分形谱等非线性参数，评估信号复杂性和动力学特征。
• 心电信号预处理：采用自适应滤波器或数字滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）去除高频噪声和工频干扰。
• 心电基线漂移校正：通过多项式拟合或滑动平均方法去除基线漂移，提取干净的QRS复合波及P/T波形态。
• 结果可视化：生成参数表格和多种可视化图表（如熵值变化曲线、分形谱图、信号处理对比图等）。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 脑电信号：支持EDF、MAT、TXT格式，建议采样率≥256 Hz，信号长度至少10秒。 - 心电信号：支持WFDB、MAT、CSV格式，采样率通常为125–1000 Hz，需包含R波位置或时间戳信息。

1. 运行主程序：

执行主程序文件，系统将自动加载数据并完成信号分析流程。

1. 查看输出结果：

- 脑电分析结果：非线性参数表格和可视化图表。 - 心电分析结果：滤波后信号、去基线漂移信号、HRV指标或异常节律检测报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux或macOS
• 运行环境：MATLAB R2020a或更高版本
• 依赖工具包：Signal Processing Toolbox, Wavelet Toolbox（可选）
• 内存建议：≥8 GB RAM
• 存储空间：≥1 GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要实现了信号数据的读取与格式解析、脑电非线性参数的计算与结果导出、心电信号的预处理与特征提取，以及分析结果的可视化展示功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的调用与数据流转。