MATLAB串口心电信号实时采集与处理GUI系统

资 源 简 介

本程序旨在通过MATLAB图形用户界面实现对外部心电传感器的实时数据获取、处理与可视化分析。系统利用MATLAB内置的串口通讯接口与底层硬件进行握手，能够通过解析特定的数据包格式实时提取心电电压值。程序集成了动态波形绘制引擎，支持在GUI界面上实时滚动显示心电图，并提供多种信号处理功能，如用于消除工频干扰的陷波器、抑制基线漂移的高通滤波器以及去除肌电噪声的低通滤波器。系统还包含核心的R波检测算法，能够根据采集到的实时数据自动计算并显示瞬时心率。此外，程序具备完备的数据管理功能，用户可以在界面上设置串口参数

详 情 说 明

基于MATLAB的串口心电信号实时采集与处理GUI系统

项目介绍

本项目是一个集成化的心电图（ECG）实时监测解决方案。系统通过MATLAB图形用户界面（GUI）与硬件传感器进行串行通讯，实现了从原始数据采集、数字信号处理、波形实时显示到特征自动识别及数据持久化存储的完整闭环过程。该系统适用于医疗科研原型开发、教学演示以及生物医学信号处理的实时验证。

功能特性

• 实时串行通讯：支持自动检测可用串口，允许自定义波特率，并采用回调机制实现高效的数据流解析。
• 多级数字滤波：内置工频陷波、高通滤波器和低通滤波器，有效解决心电信号中常见的工频干扰、基线漂移和肌电噪声问题。
• 动态波形引擎：具备高性能的滚动绘图功能，提供10秒长度的滑动观测窗口，实时展现处理前后的心电特征。
• 智能心率分析：集成QRS波群检测算法，通过对滤波后信号的差分与动态阈值分析，实时计算并显示瞬时心率（BPM）。
• 数据管理与导出：支持采集全过程的数据记录，并提供向本地导出为 .mat 或 .csv 格式的功能，便于后续分析。
• 状态监控：界面实时反馈通讯连接状态、设备运行状态及算法计算结果。

使用方法

1. 硬件连接：将心电采集硬件连接至计算机串口或通过USB转串口模块接入。
2. 启动系统：运行程序进入主界面。
3. 通信配置：在“通信设置”面板中选择正确的串口号（系统自动扫描可用端口）和波特率（默认为115200）。
4. 建立连接：点击“连接 Serial”按钮。连接成功后，“开始采集”按钮将变为可用状态。
5. 开启采集：点击“开始采集”，系统开始接收波形并在绘图区域显示。
6. 参数调节：根据干扰情况，在“信号处理选项”面板中勾选对应的滤波操作（50Hz陷波、0.5Hz高通、40Hz低通）。
7. 获取心率：系统将自动在后台进行算法匹配，并在“心电分析结果”中显示实时心率。
8. 保存或清除：采集结束后，点击“导出记录”保存数据，或点击“清除数据”重置缓冲区开始新一轮监测。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2019b 或更高版本。
• 工具箱：需要安装 Instrument Control Toolbox（用于串口通信）以及 Signal Processing Toolbox（用于滤波器设计与峰值检测）。
• 硬件配合：符合特定数据格式（6字节帧格式）的心电采集模块。

功能实现逻辑分析

系统架构基于“主回调循环+定时器刷新”的双线程逻辑设计：

通讯解析逻辑

系统采用 serialport 对象进行异步通讯。数据包解析逻辑设定为每 6 个字节触发一次回调。解析过程中，系统假定数据帧结构为：2字节帧头、2字节包含16位ADC采样值的核心数据、2字节帧尾/校验。程序通过将数据位的高8位与低8位进行位运算（高位乘以256并累加低位）还原为真实的电压量化值。

信号处理流程

信号处理在绘图刷新定时器中触发，采用串行滤波架构：

1. 工频陷波：利用 iirnotch 设计陷波器，精确滤除 50Hz 环境交流电干扰。
2. 基线矫正：通过 2 阶巴特沃斯高通滤波器（截止频率 0.5Hz）去除因呼吸或电极接触引起的缓慢基线漂移。
3. 降噪抑制：通过 2 阶巴特沃斯低通滤波器（截止频率 40Hz）滤除高频的肌电干扰和环境噪声。

R波检测算法

心率算法每 0.5 秒在后台缓冲区进行一次计算。算法核心逻辑包括：

• 特征增强：对滤波后的信号进行一阶差分并取平方，放大 R 波的斜率特征，同时抑制 P 波与 T 波。
• 动态寻峰：基于当前缓冲区内信号最大幅值的 0.6 倍设置自适应阈值。
• 间隔计算：利用 findpeaks 函数定位峰值位置，设置 0.4 秒的最小峰值间距防止双重计数。通过计算相邻 RR 间距的平均值，并结合采样率换算为每分钟心跳次数。

数据管理逻辑

程序维护了两种缓冲区：一种是长度固定的滑动缓冲区（2500个采样点），用于保持绘图区域的实时滚动；另一种是动态增长的全量数据数组，用于记录从采集开始到结束的所有样本，确保导出数据的完整性。导出模块支持带时间戳的结构化存储。