基于多算法融合的心电信号处理与自动化分类系统

资 源 简 介

该项目构建了一个端到端的心电信号（ECG）分析框架，旨在解决从原始生理电信号中提取诊断级信息并实现高精度病变分类的挑战。系统首先实施多级预处理流程，利用中值滤波器消除基线漂移，通过 Butterworth 带通滤波器及陷波器剔除肌电干扰和50/60Hz工频噪声，确保后续分析的基准精度。核心功能包括基于改进型 Pan-Tompkins 算法或多尺度小波变换的 R 峰检测，能自动适应不同采样频率和信号幅值，精确计算每个心拍的间期及心率变异性（HRV）。在特征提取阶段，系统不仅提取时域统计特征（如标准差、有效值

详 情 说 明

基于MATLAB的多算法融合心电信号处理、特征提取与自动化分类系统

项目介绍

本项目实现了一个端到端的心电信号（ECG）分析框架，涵盖了从原始生理信号获取到最终病变自动分类的全流程。系统通过整合传统的统计信号处理方法、先进的特征提取策略以及机器学习模型，旨在为心律失常的诊断提供科学的辅助决策支持。该系统具有高度的自动化特性，能够有效应对工频干扰、基线漂移和运动伪影，并在复杂的波形中精确识别心跳特征。

功能特性

• 多源噪声抑制：集成中值滤波、Butterworth带通滤波与陷波器，多维度净化生理信号。
• 鲁棒性峰值检测：采用基于斜率、幅度和宽度的改进型Pan-Tompkins算法，实现R波的自动精确定位。
• 多维特征空间构建：融合时域统计特征（RMS、标准差、偏度）、心率变异性（HRV）特征以及小波域深层特征。
• 特征优化与降维：利用主成分分析（PCA）自动筛选贡献率达95%的核心特征组，提高分类效率。
• 智能诊断分类：基于支持向量机（SVM）的多类分类架构，能够区分正常心律与室性早搏等病理状态。
• 全方位数据可视化：提供包括滤波对比、RR间期波动、PCA特征聚类分布以及混淆矩阵在内的直观图表。

系统要求

• 环境需求：MATLAB R2020a 或更高版本。
• 必备工具箱：

* Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱） * Wavelet Toolbox（小波工具箱） * Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将包含系统代码的路径设置为当前工作目录。
3. 在命令行窗口运行核心程序脚本。
4. 程序将自动执行信号生成、预处理、特征提取、模型训练及性能评估。
5. 在自动弹出的可视化界面中查看分析结果。

详细实现逻辑与功能模块分析

1. 生理信号仿真模块 由于心电信号的稀缺性，系统内置了合成心电信号发生器。该模块通过数学建模构造P波、QRS波群和T波。

• 正常心律模拟：生成标准生理周期的波形。
• 病变模拟：模拟室性早搏（PVC）特征，包括QRS波群宽大畸形、无P波、以及代偿间歇（早搏发生较早）。
• 综合干扰项：在原始信号中叠加50Hz工频干扰、由于呼吸引起的基线漂移以及由于肌肉运动产生的随机肌电噪声（EMG）。

2. 级联式信号预处理 系统通过三级流水线处理逻辑确保信号质量：

• 基线漂移校正：采用两级中值滤波器（窗口分别为200ms和600ms），有效提取并扣除信号中由呼吸引起的低频漂移，使心电基准线归零。
• 带通滤波：使用3阶Butterworth带通滤波器（0.5Hz - 40Hz），去除低频扰动和高频白噪声，保留QRS复合波最主要的频谱分量。
• 陷波处理：应用特定的IIR陷波器精准剔除50Hz的工频谐波干扰。

3. 改进型Pan-Tompkins R峰检测算法 该模块为心拍分割的核心，包含以下算法环节：

• 非线性增强：通过微分算子捕捉心电波形的陡峭斜率，利用平方处理增强高幅值的R波并抑制周围的低频杂波。
• 移动窗口积分：采用150ms宽度窗口求和，产生能够体现QRS波群能量的包络线。
• 自适应定位：在积分信号上进行峰值检索，并回溯至预处理后的信号中进行精细化定位，确保检测结果不受采样频率的小幅波动影响。

4. 特征工程与降维 系统针对每个检出的心跳进行深度剖析：

• 时域分析：计算每个心拍信号的均方根（RMS）、标准差和偏度，刻画波形的形态分布。
• HRV及其动态特征：计算相邻心拍的RR间期，捕捉心率的动态短时变异规律。
• 离散小波降解（DWT）：使用db4号小波基进行4层分解，提取低频近似系数，该系数包含了心跳波形的核心形态特征。
• PCA维度压缩：将所有高维小波系数与统计特征拼接，运行主成分分析逻辑，在保留原始特征95%方差信息的前提下极大降低特征维度。

5. 自动化分类与性能评估

• 训练与测试架构：系统将特征数据按70%训练、30%测试的比例自动划分。
• 多类SVM模型：采用纠错输出码（ECOC）包装的支持向量机，适应多类别心脏病变的识别。
• 量化性能指标：自动计算识别准确率（Accuracy），并绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）以评估不同心律类型之间的分类误差。

6. 可视化交互组件 系统生成一个综合看板，包含：

• 信号处理对比图（清晰显示基线校正和噪声剔除效果）。
• R峰自动标注图（展示检出心跳的准确性）。
• HRV波动曲线。
• 特征空间投影（二维投影显示不同病变的分类边界）。
• 分类性能报告表格。