基于小波分析的心电信号处理及特征提取系统

资 源 简 介

本项目是一个专门用于心电信号（ECG）处理的MATLAB计算程序，旨在利用小波分析的多分辨率特性解决心电数据中常见的噪声干扰问题。其核心功能包括基于离散小波变换（DWT）的信号去噪，能够有效分离并滤除由于呼吸引起的基线漂移、50Hz工频干扰以及肌肉运动产生的肌电干扰。通过对心电信号进行多层分解，用户可以选择不同的小波基（如Daubechies或Symlets系列）对高频细节系数进行阈值处理，从而在保留QRS波群特征的同时提升信号的信噪比。此外，程序还包含了自动检测R波峰值的功能，通过识别小波分解后特定尺度

详 情 说 明

基于小波分析的心电信号处理及特征提取系统

项目介绍

本项目是一个专为心电信号（ECG）处理而设计的算法实现方案，旨在利用小波分析的多分辨率分析特性，解决医疗心电数据在采集过程中不可避免的噪声干扰问题。系统通过多层小波分解，能够精准定位并滤除基线漂移、工频干扰以及肌电噪声，同时实现R波峰值的自动检测与心率分析。该方案为生物医学信号分析提供了一个从原始数据预处理到特征提取、再到性能评估的完整闭环流程。

功能特性

1. 多源噪声模拟与合成：内建仿真信号生成引擎，可模拟产生包含P-QRS-T完整波形的纯净信号，并叠加50Hz工频干扰、非线性基线漂移（0.05Hz - 0.2Hz）及高斯白噪声，用于算法验证。
2. 多尺度小波去噪：采用9层强力离散小波分解（DWT），利用Db6（Daubechies 6）小波基对信号进行频域切分。
3. 智能基线矫正：通过将代表极低频成分的近似系数（CA9）置零，实现对呼吸引起的基线漂移的高效物理性抑制。
4. 非线性软阈值滤波：基于通用阈值（Universal Threshold）算法计算每一层细节系数的阈值，有效区分并剥离高频肌电干扰，同时保留关键波形的细节。
5. 高精度R波检测：针对QRS波群在特定尺度上的能量分布特征，提取第4层细节系数进行能量增强与滑动平均平滑，配合自适应峰值检索算法实现R波定位。
6. 可视化评价分析：实时计算信噪比（SNR）与均方误差（MSE），并通过三段式交互图形界面直观展示处理前后的波形对比、R波检测结果及多尺度系数分布。

使用方法

1. 环境准备：将相关的计算脚本放置于同一个工作目录下，并确保MATLAB环境具备信号处理工具箱。
2. 数据准备：程序支持自动生成仿真数据。若需处理实际数据，可准备包含采样率为500Hz、变量名为signal的结构文件。
3. 启动程序：运行主计算程序，系统将依次执行信号生成、小波分解、系数抑制、信号重构与特征提取。
4. 结果解读：

* 查看图形窗口的第一行以对比噪声对原始信号的影响； * 在第二行观察重构后的平滑信号及红点标记的R波位置； * 在控制台查看SNR、MSE以及平均心率（BPM）等统计数据。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 核心工具箱：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）、Wavelet Toolbox（小波工具箱）。
• 硬件性能：通用办公笔记本电脑即可胜任，计算响应时间通常在秒级。

核心算法实现逻辑

1. 参数初始化：设定采样频率500Hz，采用db6小波进行9层分解。
2. 信号分解流程：利用离散小波变换函数对含噪信号进行多分辨率分解，获取1个近似系数向量和9个细节系数向量。
3. 频域系数处理：

* 低频处理：由于基线漂移主要存在于极低频段，程序直接对能量最集中的近似系数进行归零。 * 高频处理：对D1至D9的每一个细节系数维度，利用中位数绝对偏差估计噪声强度，动态生成软阈值。

1. 特征增强算符：利用QRS波群在Level 4尺度上的相关性，应用平方算子放大能量脉冲，并结合滑动平均滤波器滤除由于去噪残留带来的伪峰。
2. 心率统计逻辑：通过计算相邻R波峰值点的时间差获取RR间期，依此计算瞬时心率，并最终推导出全局平均心率。

关键算法细节分析分析

• 通用阈值选取：采用 $sigmasqrt{2ln(N)}$ 公式，其中 $sigma$ 由细节系数的中位绝对偏差（MAD）计算得出，体现了对非平稳信号噪声强度的自适应。
• 系数置零法：相较于常规的数字滤波器，直接在小波域将近似系数清零能更彻底地消除非线性基线偏移，而不会引入常见的相位失真。
• 模极大值辅助检测：R波检测不直接在原始去噪信号上进行，而是利用 wrcoef 函数重构第4层细节系数（D4），该尺度对应的频率范围恰好避开了低频T波与高频噪声干扰，极大提升了检测的鲁棒性。
• 评价指标：SNR（信噪比）用于衡量信号纯净度的提升，MSE（均方误差）用于量化重构信号相对于原始纯净信号的形变程度，两者共同构成了算法可靠性的量化标准。