波形识别
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基于Pan-Tompkins算法的心电信号R波自动识别系统
该项目利用MATLAB开发一套高效的心电图（ECG）信号处理与自动检测试验平台。其核心功能是实现心电信号中R波的完整自动化识别与精确定位。系统首先对原始心电数据进行预处理，采用数字滤波器（如带通滤波器和小波变换）有效消除基线漂移、工频干扰及肌电噪声，确保信号背景纯净。在波形识别阶段，系统通过Pan-Tompkins算法对信号进行差分处理以突出R波斜率，配合平方积分及移动平均窗口增强信号特征。该算法能够根据心信号的动态变化实时更新检测阈值，实现在各种复杂波形（如高大的T波或低电压信号）干扰下对R波波峰的精准 -
心电信号滤波与QRS特征提取系统
本项目旨在解决心电信号（ECG）在采集过程中极易受到干扰的问题，提供了一套从信号净化到特征识别的完整解决方案。 系统首先通过设计巴特沃斯低通滤波器来滤除信号中的高频肌电干扰和环境噪声，确保波形的平滑度。 随后，利用高通滤波器有效消除由于患者呼吸或电极接触不良引起的基线漂移现象，使心电波形回归至水平基准线。 针对电力系统引入的50Hz/60Hz工频干扰，系统专门配置了高品质因数的带阻陷波器，能够在保留心脏生理信息的同时精确剔除窄带干扰。 在信号质量优化后，项目集成了改进的Pan-Tompkins算法或差分阈
