MATLAB肌电信号中心电干扰智能去噪分析系统

资 源 简 介

本项目开发基于MATLAB的智能去噪工具，通过多步骤信号处理技术，能有效分离肌电信号中的心电干扰，实现生物医学研究中的精确信号分析。

详 情 说 明

肌电信号中心电干扰的智能去噪分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的智能信号处理工具，专门用于从受心电干扰污染的肌电信号中高效分离并去除噪声。系统融合了多种先进的信号处理算法，能够精确识别并消除由心脏活动引起的伪迹，输出的纯净肌电信号可显著提升生物医学数据分析的可靠性，广泛应用于运动科学、神经肌肉疾病诊断及康复工程等领域。

功能特性

• 多算法融合去噪：结合自适应滤波（RLS/LMS）、小波多尺度阈值降噪以及盲源分离（ICA）等多种技术，针对不同信噪比场景提供鲁棒的解决方案。
• 灵活输入支持：兼容单通道或多通道的.mat或.csv格式肌电信号数据，并可接受外部干净心电模板信号以优化滤波效果。
• 全面结果输出：不仅生成去噪后的纯净肌电信号，还提供分离出的心电干扰成分、信噪比改善前后的对比可视化图表（如时域波形、功率谱密度图）及量化分析报告。
• 参数可配置：用户可根据实际数据特性调整关键算法参数，如滤波阶数、小波基函数、阈值规则等，以获得最佳去噪效果。

使用方法

1. 数据准备：将待处理的肌电信号数据（含心电干扰）保存为.mat文件或.csv文件，并确保知晓信号的采样率等元数据。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中，运行主脚本文件。程序将引导用户选择输入文件并设置处理参数（如通道选择、算法组合选项等）。
3. 结果获取：处理完成后，系统会自动在指定目录下生成：

* denoised_EMG.mat（或.csv）：去噪后的肌电信号。 * extracted_ECG.mat（或.csv）：分离出的心电干扰信号。 * analysis_report.fig及可能的.png：包含信号对比图、频谱分析等的结果报告。

1. 分析验证：用户可通过生成的图表和报告直观评估去噪效果，并利用输出数据进行后续分析。

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本。
• 必需工具箱：

* Signal Processing Toolbox * Wavelet Toolbox (若使用小波降噪功能)

• 推荐硬件：至少4GB内存，用于处理长时间或多通道的高密度生物信号数据。

文件说明

该主程序文件整合了系统的核心工作流程。主要功能包括：统筹调度整个去噪处理流程，从数据载入、参数配置，到调用自适应滤波、小波分析及盲源分离等核心算法模块进行信号处理，最终完成结果可视化、性能评估以及去噪数据的输出。