MATLAB | 基于Hamming窗的FIR低通滤波器心电信号降噪方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于Hamming窗函数的FIR低通滤波器设计，可自适应分析心电信号频谱特性，自动计算滤波器参数并去除高频随机噪声，有效提升心电数据的信噪比和可分析性。

详 情 说 明

基于Hamming窗函数的FIR低通滤波器在心电信号降噪中的应用

项目介绍

本项目实现了一种基于Hamming窗函数法的FIR数字低通滤波器，专门用于心电信号的高频随机噪声去除。系统通过分析输入心电信号的频谱特性，自动计算最优滤波器参数，生成滤波器系数，并对原始信号进行滤波处理，有效保留心电信号的特征成分同时抑制噪声干扰。

功能特性

• 自适应参数计算：根据心电信号频谱特性自动分析并确定最佳滤波器参数
• Hamming窗优化设计：采用Hamming窗函数法设计FIR滤波器，有效减少频谱泄漏
• 多格式数据支持：支持.mat格式和.txt格式的心电信号数据输入
• 全面分析报告：生成滤波器设计参数、频率响应曲线、时域对比图和信噪比分析报告
• 可视化展示：提供滤波前后信号对比、频率响应特性等图形化结果

使用方法

1. 准备原始心电信号数据文件（.mat或.txt格式）
2. 设置必要的输入参数：

- 采样频率（Hz） - 通带截止频率（建议40-100Hz） - 阻带截止频率（建议100-150Hz） - 通带最大衰减（dB） - 阻带最小衰减（dB）

1. 运行主程序，系统将自动完成以下处理：

- 信号频谱分析与噪声识别 - 滤波器参数优化计算 - 滤波处理执行 - 结果分析与报告生成

1. 查看输出的滤波结果和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长时程心电信号建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的信号处理流程，实现了心电信号数据读取与预处理、频谱特性自动分析、基于频谱分析的滤波器参数智能确定、Hamming窗FIR滤波器系数生成、心电信号滤波处理执行、滤波效果可视化对比展示以及降噪性能定量评估等核心功能。