基于MATLAB的实时心率监测与分析系统

资 源 简 介

本项目是一个高度集成的实时生理参数监测平台，旨在通过MATLAB环境实现对人体心率的精确采集与分析。系统支持两种主要的监测模式：一种是通过串口实时获取来自心电图（ECG）传感器或光电容积脉搏波（PPG）传感器的硬件原始数据；另一种是基于视频影像的非接触式监测（rPPG），利用摄像头捕捉面部皮肤颜色的微弱变化来提取心率脉冲。项目核心功能包含完整的信号处理链路：首先通过带通滤波器和自适应滤波技术剔除基线漂移、工频干扰及运动伪影；随后采用改进的峰值检测算法（如Pan-Tompkins算法）在复杂的波形中精确定位

详 情 说 明

实时心率监测系统项目说明文档

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境开发的集成化实时生理参数监测平台。系统通过高度集成的图形用户界面（GUI），实现了从信号采集、预处理、特征提取到实时指标分析的全流程功能。该系统旨在为研究人员和开发者提供一个易于扩展的工具，用于探索心电（ECG）、脉搏（PPG）以及非接触式视频脉搏（rPPG）信号的处理技术。系统不仅能够实时显示原始波形和过滤后的生理特征，还能同步计算准确的心率值及心率变异性（HRV）指标，适用于健康监护演示、教学科研以及疲劳生理状态评估等多种场景。

功能特性

双模数据采集：系统支持通过串口实时读取硬件传感器数据，或利用电脑自带/外接摄像头进行非接触式的心率提取。

实时信号处理链路：内置了完整的数字信号处理流程，包括带通滤波、差分运算、平方增强以及积分平滑，能够有效抑制运动伪影和电磁干扰。

改进的Pan-Tompkins算法：采用经典的峰值检测架构，配合自适应动态阈值逻辑，精确识别脉搏波峰或心电R波。

多维度指标监控：提供实时心率（BPM）计算，并集成了针对自主神经系统评估的HRV分析（SDNN和RMSSD指标）。

交互式可视化界面：具备双绘图窗口同步显示、动态坐标轴滚动、实时状态更新以及异常心率色彩警示功能。

系统要求

MATLAB环境：建议使用R2020b或更高版本，以确保UIFigure及其组件的最佳兼容性。

硬件支持：需具备标准串行接口（通过USB转串口连接传感器）或兼容的USB摄像头。

工具箱需求： MATLAB Instrument Control Toolbox (用于串口通信) MATLAB Support Package for USB Webcams (用于视频采集) Computer Vision Toolbox (用于人脸检测与追踪) Signal Processing Toolbox (用于滤波器设计与信号分析)

实现逻辑与代码架构描述

1. 系统初始化与全局变量管理

系统启动后首先进行环境清理，并建立全局变量空间。定义了采样率为100Hz，并初始化了长度为1000个采样点的原始及滤波信号缓冲区。系统标志位用于协调各并发进程的停止与启动，确保内存能够被正确释放。

2. 图形用户界面设计

界面采用响应式布局，分为三个核心区域： 波形显示区：包含两个坐标轴窗口，上方显示未经处理的原始输入信号，下方实时渲染经过特征增强后的脉冲信号。 监控指标区：通过标签组件高亮显示实时BPM值，并实时更新HRV相关的统计学参数。 控制面板：集成模式切换按钮，用户可一键开启串口模式或视频监测模式。

3. 数据采集核心实现

串口驱动逻辑：循环监听指定的可用物理串口，每秒读取并解析传入的格式化文本数据，自动将其转化为待处理的数值样本。 视频监测驱动逻辑：基于rPPG技术，调用级联分类器（CascadeObject Detector）实时定位受试者面部。系统自动选取面部ROI（如额头或脸颊区域），提取对血氧变化最敏感的绿色通道（G-channel）均值作为生理脉冲样本。

4. 信号处理算法细节

系统采用了改进的Pan-Tompkins信号提取链路： 带通滤波：使用二阶巴特沃斯滤波器，通频带设定在0.5Hz至4Hz之间，对应人类静息及运动状态下的30至240 BPM心率范围。 微分运算：对滤波后的信号求一阶导数，旨在突出波形的陡峭斜率，增强信号的上升沿特征。 平方增强：通过非线性操作将信号平方，使QRS波群或脉搏的主波峰能量得到进一步放大，同时抑制低幅度噪声。 移动窗口积分：进行0.12秒宽度的均值平滑处理，产生平滑的能量包络分布。

5. 峰值检测与生理指标计算

算法通过“均值+0.6倍标准差”构建自适应动态阈值，在过滤后的信号流中寻找特征峰值。通过计算相邻峰值之间的时间间隔（R-R间期），利用单阶平滑滤波器输出稳定的实时心率。 心率变异性（HRV）计算基于最近50组心跳数据。SDNN反映了总体变化的波动程度，而RMSSD则通过计算相邻间期差值的均方差来评估副交感神经的活性。

6. 异常报警与动态反馈

系统持续监控计算所得的心率值。当心率超过100 BPM（心动过速）或低于50 BPM（心动过缓）时，UI界面上的心率数值将自动切换为红色，实时根据受试者的生理状态提供视觉反馈。