心律识别
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基于数学形态学的ECG信号处理与心律探测系统
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
