基于Pan-Tompkins算法的实时ECG心电QRS波检测系统

资 源 简 介

该项目旨在通过经典的Pan-Tompkins算法实现对心电图（ECG）信号中QRS波群的高精度实时检测。由于心电信号在采集过程中极易受到基线漂移、肌电干扰及工频噪声的影响，系统首先采用嵌套的低通与高通滤波器构成带通滤波环节，有效提取5Hz至15Hz之间的关键生理特征频率。随后，系统通过微分运算提取QRS波的斜率信息，并利用平方处理增强信号能量，同时抑制P波与T波等非目标波形的干扰。在特征提取阶段，采用滑动窗口积分技术产生平滑的信号包络，使得QRS复波在时域上呈现明显的脉冲特征。为了确保系统在不同个体及不同

详 情 说 明

基于Pan-Tompkins算法的实时ECG波形QRS检测系统

项目介绍

本系统是一个基于经典Pan-Tompkins算法的医疗信号处理工具，专门用于实时或离线心电图（ECG）信号中的QRS波群检测。系统通过一系列数字信号处理步骤，在复杂噪声（如基线漂移、肌电干扰和工频干扰）环境下准确识别R波峰值。该算法因其计算量小、延时低且稳健性高，被广泛应用于心率监测仪、心律失常报警系统及生物医学数据分析领域。

功能特性

1. 生理特征提取：针对心电信号中心波群的频率分布，精准提取5Hz至15Hz的核心频率成分。
2. 能量增强补偿：利用平方算子放大QRS复合波的斜率信息，同时有效抑制振幅较低但可能引起误检的P波与T波。
3. 自适应阈值调整：系统不采用固定阈值，而是根据背景噪声和已识别信号的强度，动态调整信号峰值估计（SPKI）和噪声峰值估计（NPKI）。
4. 精确R峰定位：在能量包络的基础上进行回溯查找，返回原始滤波信号中的精确时间位置。
5. 心率指标计算：实时计算RR间期，并输出瞬时心率与平均心率（BPM）。
6. 可视化诊断：提供多阶段波形对比图，直观展示从原始信号到最终检测结果的演变过程。

使用方法

1. 环境准备：将MATLAB代码文件放置在当前工作路径下。
2. 运行程序：在MATLAB命令行窗口执行主函数。
3. 数据输入：系统内部集成了一个合成信号生成模块，运行后会自动生成包含噪声、基线漂移和工频干扰的10秒模拟ECG数据进行演示。
4. 查看结果：程序运行结束后，将自动弹出绘图窗口，显示原始信号、带通滤波信号、积分包络线以及最终标记的R波位置，同时在控制台输出检测到的心搏总数和平均心率。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 及以上版本。
2. 工具箱需求：Signal Processing Toolbox（用于findpeaks等信号处理函数）。
3. 硬件要求：标准桌面或笔记本电脑，主频2GHz以上，4GB以上内存。

详细实现逻辑

本系统的实现严格遵循Pan-Tompkins经典论文的逻辑结构，具体步骤如下：

1. 模拟信号生成与环境构建 系统首先定义采样频率为200Hz，并构造一个包含P波、QRS复合波及T波的ECG模型。为了模拟真实环境，系统向信号中叠加了0.5Hz的基线漂移、50Hz的工频干扰以及高频随机噪声。

2. 级联带通滤波 (Bandpass Filtering) 系统采用嵌套实现的数字滤波器。首先通过低通滤波器（差分方程形式）滤除高频噪声，随后通过高通滤波器消除基线漂移。该环节成功将信号频率锁定在5-15Hz区间，这是QRS能量最集中的部分。

3. 微分运算 (Derivative) 由于QRS复波具有较陡峭的斜率，系统应用五点导数算子。此步骤通过提取信号斜率来进一步区分QRS波形与其他缓慢变化的生理成分。

4. 平方处理 (Squaring) 对微分后的信号进行点对点平方处理。该操作实现了非线性变换，将所有波动转为正值，并以非线性方式放大高振幅部分，极大提升了信噪比。

5. 滑动窗口积分 (Moving Window Integration) 系统使用一个宽度约为150ms（对应采样点数）的滑动窗口执行归一化积分。该处理生成了反映波形能量的平滑包络线，使得原本尖锐的QRS复波转变为明显的脉冲峰。

6. 双自适应阈值检测 这是系统的核心智能环节，包含以下逻辑：

• 启发式初始化：根据前2秒内的最大值和平均值初始化信号与噪声水平估计。
• 动态更新：利用递归指数衰减公式更新SPKI（信号水平）和NPKI（噪声水平）。
• 多准则判别：结合当前阈值（THR1）与不应期限制（200ms内禁止重复检测）进行判别。
• 回溯定位：一旦在积分信号中发现峰值，系统会自动在对应的滤波信号时间窗口内搜索最大值，以纠正由积分窗口导致的相位延迟，确保R峰时间位置的精准。

关键函数与算法细节分析

• 合成信号函数：通过正弦半波模拟P波和T波，通过Delta函数模拟QRS，提供了具有高度可预测性但又带有现实干扰的测试基准。
• 滤波器设计：代码中直接使用了差分方程定义的系数（b和a向量），这确保了处理的低延迟性，完全符合实时系统的设计要求。
• findpeaks机制：利用非极大值抑制思想，预先筛选出积分信号中的候选峰值，随后交由自适应阈值逻辑进行最终判决。
• 时间/频率同步：窗口大小（如150ms窗口、200ms不应期）均根据200Hz的采样率进行动态换算，保证了算法对不同采样频率具有较好的适配能力。