基于数学形态学的ECG信号处理与心律探测系统

资 源 简 介

本项目旨在利用数学形态学这一强有力的非线性信号处理工具，实现对心电图（ECG）信号的高效去噪、特征提取及心律异常探测。系统首先通过构建多尺度的形态学滤波器，利用开、闭、腐蚀、膨胀等基本运算的逻辑组合，针对性地滤除ECG信号中常见的基线漂移、工频干扰以及肌电噪声，同时完整保留QRS波群的形态特征。在核心特征提取阶段，系统利用形态学梯度算子和多级形态特征增强算法，显著提升R峰与背景噪声及P波、T波的对比度，从而实现R波峰值的自适应高精度定位。系统能够实时计算相邻R波之间的RR间期，根据心率变异性特征对心搏进行

详 情 说 明

基于数学形态学的ECG心律探测与信号处理系统

项目介绍

本项目是一个利用非线性数学形态学理论设计的心电信号（ECG）处理系统。通过构建一系列多尺度形态学算子，系统能够有效处理包含复杂噪声的ECG信号，并从中精准提取生理特征。形态学滤波器的核心优势在于其处理过程不依赖于线性算子，能够在高效滤除噪声的同时，通过信号的集合性质保留R波等关键分量的陡峭边缘特性。该系统实现了从原始信号读取、噪声处理、特征增强到心律自动分类的全流程闭环。

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功能特性

1. 全仿真测试环境：自建符合生理特征的P-QRS-T波组模型，并能模拟多种临床常见干扰。
2. 双重形态学去噪：结合开闭运算组合提取基线模型，解决心电信号中棘手的基线漂移和工频干扰问题。
3. 多级特征增强：利用形态学梯度算子（膨胀与腐蚀之差）实现对QRS复合波的非线性放大，抑制P波和T波。
4. 智能心律诊断：基于瞬时心率（BPM）和心率变异性特征，自动识别心律异常。
5. 实时可视化分析：通过多维子图同步展示处理前后波形对比、特征提取过程以及心率实时变化曲线。

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系统要求

1. 环境软件：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 工具箱需求：Signal Processing Toolbox（用于findpeaks函数）。
3. 核心资源：采样频率设为360Hz（遵循MIT-BIH标准）。

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详细实现逻辑与算法说明

文件执行逻辑严格遵循数字信号处理的标准化流程，具体分为以下五个模块：

#### 1. 模拟信号生成模块 系统首先初始化采样参数，通过数学公式构建标准心电周期。每个周期包含高窄的QRS波群（采用高斯分布模拟）、低幅的P波和T波。为模拟真实监护环境，系统叠加了以下三类干扰：

• 基线漂移：0.5Hz的低频正弦波，模拟呼吸产生的基线起伏。
• 工频干扰：50Hz的高频正弦波，模拟电源设备干扰。
• 肌电噪声：高斯白噪声，模拟肌肉震颤。

#### 2. 形态学滤波去噪算法 这是系统的核心处理层，采用两步走策略：

• 基线估计与扣除：利用长度为采样率0.2倍（约0.2秒）的线型结构元素。通过“开-闭”运算（Open-Close）与“闭-开”运算（Close-Open）的平均值来拟合信号的趋势项，从原始信号中扣除该趋势项从而消除基线漂移。
• 平滑滤波：利用短尺度结构元素执行形态学平滑，通过均值化处理抑制信号中的毛刺和50Hz谐波，获得纯净的ECG波形。

#### 3. R峰探测与特征增强 为实现高精度定位，系统将去噪后的信号输入特征提取模块：

• 梯度算子应用：使用约40ms宽度的结构元素进行膨胀和腐蚀运算，两者相减得到的形态学梯度图能够显著增强QRS波的能量。
• 平方权重增强：对梯度结果执行平方叠加，进一步放大R峰与背景噪声及其他微弱波形的对比度。
• 自适应定位：设定动态阈值（最大值的40%）并限制最小RR间期（0.3秒），避免由于QRS宽度导致的误触发或波形重叠现象。

#### 4. RR间期分析与诊断逻辑 系统根据探测到的R峰位置计算时间差，转换得到瞬时心率。分类逻辑如下：

• 心动过速：平均心率 > 100 BPM。
• 心动过缓：平均心率 < 60 BPM。
• 心律不齐/期前收缩：RR间期的标准差超过平均值的12%。
• 窦性心律正常：符合生理常规范围。

#### 5. 可视化与报告输出 系统自动生成包含四个子图的交互式界面：

• 展示原始带噪信号与形态学提取基线的重合视图。
• 展示去噪后的纯净ECG波。
• 展示梯度特征图及在此基础上的R峰精确定位点。
• 展示心率统计图及平均心率基准线。

控制台同时同步输出检测到的心搏总数、平均心率值以及最终的临床诊断结论。

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使用方法

1. 打开MATLAB。
2. 确保当前工作目录包含本系统的源代码。
3. 在命令行窗口输入该脚本的主函数名并按回车。
4. 程序将自动执行信号处理流程并弹出可视化图表窗口，同时在命令行显示诊断报告。