Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

硬件使用串口2，AD8232输出通道为PA3，可以使用上位机vofa+显示波形。

基于MATLAB的心电信号分析及滤波，刘明洋，李雅梅，本文主要介绍了心电信号的一些基本特点，并且利用FFT（快速傅里叶变换）对其进行频谱分析，然后采用FIR数字滤波器对心电信号进行去

(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;

本文介绍了小波分析在心电信号去噪中的应用。心电信号是一种非平稳的随机信号，受到各种类型的噪声干扰。小波分析与传统信号处理方法相比，具有更好的时频局部性和多分辨率分析能力。文章详细介绍了小波去噪的基本原理、步骤、阈值函数和阈值的选取、小波函数的选择以及去噪效果的评价。最后，作者提供了Matlab去噪源代码和PPT资料，方便读者学习和应用。

本文介绍了一种基于matlab的心电信号QRS波检测与分析方法。首先对心电信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，然后采用基于阈值的QRS波检测算法进行QRS波的定位。接着，对QRS波进行特征提取和分析，包括波形、幅值、持续时间等方面的特征。最后，通过实验验证了该方法的可行性和准确性，为心电信号的临床应用提供了一定的参考价值。

2．学习构建有源滤波器的有关知识 2．测量人体的心电（1） 将底板上的开关拨到ECG端 3．结果分析：滤波模块电路实物如下图所示

基于核独立分量分析的胎儿心电信号提取，段承璋，，本文提供了一种新的应用方法即利用核独立分量分析来提取胎儿心电系信号，独立分量分析（independent component analysis ICA）是近年来发展��

针对心肌梗死（myocardial infarction，MI）12导联高频心电信号（high frequency electrocardiogram，HF-ECG）全局特征聚类问题，提出了一种计算机自动聚类算法。收集MIT-BIH标准心电数据库中的健康心电信号、早期心肌梗死心电信号、急性期心肌梗死心电信号、近期心肌梗死心电信号进行处理。应用二维主分量判别法（two dimensional principal component analysis，2D-PCA）对12导联HF-ECG进行融合特征提取，并应用基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法。与常规K-means聚类算法相比，特征值更加简单直观，所提算法平均分类精度有较大提高，能对12导联HF-ECG进行更有效的聚类。

心电图( Ecc)是现代医学用以诊断心脏疾病的重要工具之一，它对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要义。由于诊断可靠、方法简便，对病人无损害，故己在临床上广泛用应。