一篇非常很好的论文_表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究，值得学习，值得下载学习，对心电图采集有很好的借鉴意义。

使用深度卷积网络的单导ECG信号采集和分类 使用深度学习的单导联心电信号采集和心律不齐分类 团队成员： ， ， 该项目包含两个部分， 心电信号捕获 心律失常分类所获得的心电图信号。 档案 ：此文件夹包含用于训练和测试深度学习算法的所有文件，并且此代码将用于对所采集的信号进行分类。 此文件夹中的代码是由Awni等人的出色团队StanfordML Group开发的。 我刚刚对其进行了修改，以与python3配合使用，并做了其他一些改动，以方便使用。 ：用于四阶陷波滤波器的Aurdino代码，在计算机中显示ECG信号，计算瞬时BPM等。 （尚未测试）：通过从串行监测器读取内容自动将获取的ECG信号创建文件，并将其转换为所需格式并进行分类的代码。 ：Json文件，指定获取信号的已保存.mat文件的路径。 请根据您当前的工作目录更改此Json文件中的.mat文件的路径以进行测试 依存关系 关于ECG信号捕获：滤波器，放大器，其电路及其值 心电图（ECG）是使用放置在皮肤上的电极记录的心脏电活动的曲线图（电压与时间的关系图）。 这些电极检测到微小的电变化，这些电变化是在每个

编写该类是为了便于分析 ECG 信号及其组成部分。 使用以下命令创建 ECG 对象： （varName）= ECG（信号，采样频率，名称（可选）） 注意：信号必须以数字数组的形式输入。 创建后，varName.init 将消除偏移，消除信号趋势，然后识别峰值并计算： BPM、SDNN、RMSSD、NN50、pNN50、IBI（平均值和范围）、低频和高频功率及其比率。 一系列绘图和显示命令允许检索此信息。 它还可以进行庞加莱图分析，信号及其NN间隔序列的频率分析，以及使用直方图和数值进行的HRV分析。 可以使用内置命令对 ECG 进行重新采样、过滤和分段，但是，在此之后需要再次初始化数据。 segmentECG 命令创建一组较小的 ECG，每个 ECG 的长度相等，由输入的段数或输入的长度决定。 然后可以使用 varName.segmentInit 计算每个段的所有数据 然后

数字信号处理实验二根据已知滤波器的性能指标设计IIR数字滤波器，并对心电图信号进行滤波器；针对已知多频率正弦信号的频谱，设计相应的FIR滤波器按要求进行滤波。

简要介绍了小波变换原理和Mallat快速小波变换算法 ,重点介绍了如何运用小波分析对心电图 (Electrocardiogram ,ECG)信号消噪 ,并解决了它所涉及到的问题 :小波函数的选取、噪声频段的分析、阈值处理和解决了在ECG信号采样中实时小波滤波所遇到的问题———数据滤波前的分段和滤波后的衔接 .通过实验的证明 ,提出的方法能够很好地滤除ECG信号中的基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其它高频干扰 ,并且在采样过程中小波滤波的实时性也较好