基于MATLAB的ECG信号预处理与智能心电检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多级滤波（工频干扰、基线漂移、肌电噪声消除），自动识别QRS波群并精确定位R峰，可智能提取PR间期、QT间期等关键心电特征，支持信号可视化分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的ECG信号预处理与心电特征智能检测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的心电信号分析与特征检测系统，实现了从原始ECG信号预处理到心电特征智能提取的全流程自动化处理。系统通过多级数字滤波技术有效去除噪声干扰，采用改进的动态阈值算法精准定位R峰，并结合波形形态学分析提取关键临床特征参数，最终生成可视化分析结果和临床参考报告。

功能特性

• 多级滤波预处理：集成巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、小波降噪和自适应滤波算法，有效去除工频干扰、基线漂移和肌电噪声
• R峰智能检测：采用改进的Pan-Tompkins算法，实现高精度的QRS波群识别和R峰定位
• 特征参数提取：自动计算PR间期、QT间期、ST段斜率等关键心电特征，以及RR间期、心率等基础参数
• 可视化分析：提供原始信号与滤波信号对比展示，支持特征点标注和波形形态可视化
• 临床报告生成：输出心率变异分析结果，进行心律失常初步筛查，生成结构化临床参考报告

使用方法

1. 准备ECG信号数据文件（支持.mat或.csv格式，采样率100-1000Hz）
2. 根据需要修改配置文件参数（滤波设置、检测灵敏度等）
3. 运行主程序启动信号处理流程
4. 查看输出的滤波信号波形图、特征点标记文件和参数表格
5. 获取临床指标报告，分析异常波形预警信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 小波分析工具箱（可选，用于小波降噪功能）
• 至少4GB内存（处理多导联信号建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据读取与格式解析、多级滤波噪声消除、R峰自动检测与定位、心电特征参数计算、结果可视化展示以及临床报告生成等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各个算法模块协同工作，确保从原始信号输入到最终报告输出的全自动处理。