对心电信号的干扰进行分析，并利用计算机实现心电信号的预处理，包括针对工频干扰、肌电噪声及基线漂移等噪声采取相关的消噪处理 利用计算机实现对心电信号中关键的 QRS 波群特征点自动检测，采用多组 MITBIH 生理信号数据库，对所用算法进行客观评价； 设计并利用计算机算法实现 ECG 信号特征参数提取，并以此预判存在疾病的可能性，采用多组 MITBIH 生理信号数据库，计算疾病预判正确率，对所设计的算法进行客观评价；

呼吸暂停心电图数据集，用于睡眠阑尾检测的心电信号 呼吸暂停心电图数据集，用于睡眠阑尾检测的心电信号 呼吸暂停心电图数据集，用于睡眠阑尾检测的心电信号

针对心电信号的特点进行心电信号的采集、数据转换模块的设计与开发。设计一种用于心电信号采集的电路，然后进行A/D转换，使得心电信号的频率达到采样要求。人体的心电信号是一种低频率的微弱信号，由于心电信号直接取自人体，所以在心电采集的过程中不可避免会混入各种干扰信号。为获得含有较小噪声的心电信号，需要对采集到的心电信号做降噪处理。目前对心电信号的降噪有多种方法，本文主要从滤波的方面介绍将噪声从信号中分离。

亲测能用。主要计算心率，HRV，VC程序，内有滤波等函数

本程序包括读取心电信号，对肌电干扰、基频干扰、工频干扰等噪声进行滤波处理，然后进行峰值检测，检测出RST波。肌电信号的频率为20~5000HZ，其主要成分的频率与肌肉的类型有关，一般在30~300HZ，而心电信号的频率主要集中在5~20HZ，所以选择低通滤波器来滤除肌电干扰，选择低通滤波器来滤除肌电干扰。工频干扰是由城市电力系统所产生的电磁波以辐射的形式对人们的日常生活造成的干扰。设计一个带阻滤波器滤除60Hz的工频干扰。基线漂移是由于在心电信号采集过程中人体的微动或呼吸导致电极的接触不良, 引起电极与人体间的电阻变化进而使得心电信号波形发生形变。基线漂移属于超低频信号, 对基线漂移的滤除具有重要的意义。因此我们需要设计一个高通滤波器来消除基线偏移。Pan-Tompkins法检测R波峰值的具体步骤如下，流程图如图27所示。1）对滤波后的信号求一阶导数；2）对求导之后的信号进行平方运算；3）将信号通过滑动窗口进行积分；4）使用阈值法检测经过处理之后的R波峰值。使用双线性变换法设计的数字滤波器进行滤波。本采用的心电信号来源于MIT-BIH的数据库，从其中选取了一组适合预处理分析的信号。

数据进行预处理，时域、频域等特征分析以及求取心率指标，并设计GUI界面

采用集合经验模态分解方法对心电信号进行去噪

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随着生活水平的提高，健康问题引起人们高度重视，尤其是对心脏疾病方面，因而从医院大型设备到便携式仪器，甚至各种远程诊断设备，都有飞跃发展，而所有心电设备的基础都是精确采集到心电信号。

人工智人-家居设计-基于IEC标准的高精度智能心电信号源设计.pdf