QRS 波群是 ECG 信号的重要组成部分，是心电信号分析的基础。QRS 波群的检测方法已经有很多种实用有效的方法，并逐步地走向成熟，在实际应用中得到实现。本文就 QRS 波群的检测方法作了具体的整理与分析，较全面的阐述了实际应用中的各种算法，最后作者对检测算法的发展趋势进行了总结和展望。

首先简述了信号自动分析技术的研究背景和意义，并从预处理和特征检测两方面综述其发展，同时介绍了信号的产生机理、获取方法以及其自动分析的技术难点。分析信号存在的多种噪声特点，介绍常用的两种滤波算法：传统数字滤波法和小波滤波，对它们进行实验仿真并分析了各自优缺点。在此基础上，设计了一种新的滤波器，它基于提升小波变换，计算过程简单、利于硬件实现，实验结果表明其效果良好。介绍两种经典的波群检测算法：差分阈值检测算法和小波变换检测算法，对它们进行实验仿真并分析各自优缺点。之后，提出了一种新的波群检测算法，该算法根据信号的极大、小值点分布特性来准确定位波位置，并根据段波形特性来确定波群宽度。我们对新算法进行了仿真，并利用数据库和数据库中的数据进数据测试，分析和对比了测试结果。实验结果表明新算法具有较好的检测率和稳定性，其方法更易实现更适合用于便携式仪器。

作者通过仔细研读、总结了心电图QRS检测发展以来近三十种检测算法，文中对QRS检测算法的实现有详细的描述，对不同算法的优劣也有总结和概括。适合对心电行业初学者有总体的了解，对需要对心电信号处理更深入了解的读者有较好的引导。

MATLAB心电特征提取实验报告，QRS波提取 主要用的findpeaks，阈值根据采用频率定的

MATLAB程序，基于MATLAB的自适应差分阈值法检测心电信号的QRS波

PT算法包含有低通滤波、高通滤波、微分、平方、积分、自适应阈值等，可检测的心电信号的统计数据包括：RR间期、QRS波群、RR间期。

利用MIT-BIH数据库中的心电图数据，首先利用matlab读取该数据波形，再对QRS波进行检测标注，有利于其后的特征提取

生理信号中，能够自动的对心电图(Electrocardiograph, ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位心电信号中 QRS 波群和 P、T 波,是心电图信号分析的一个关键环节，心电信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。截止到现在为止，当前对于心电信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。针对当前现状，本文从以下两个方面展开研究，包括“心电信号滤波”以及“QRS 波形定位”。 由于心电信号产生的十分微弱，周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。本文设计了针对50Hz工频干扰的滤波器设计。从实际情况出发来看，设计了 基于FIR 陷波器和 Levkov 滤波法相结合的方法来滤除信号中 50Hz 工频干扰。实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效 ECG 信号滤波法。 QRS 波形定位：特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。QRS 波群是心电图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P 波和 T波在诊断中也有重要意义。通过对临床 QRS 复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种 Marr 小波链检测 QRS 波群的新算法。变换 3 种尺度来定位R 波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定 R 波位置。R 波确定后再向前、向后搜索 Q、S 波。对于 P 波和 T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。

上面程序获得的数据就不便于使用了，因为那是转换为具有实际意义的心电数据，信号数据值一般在-2~2之间，单位是mV。那么，要找新的ECG读取程序来获取数据吗？不用！实际上，程序rddata.m中本身就是把MIT .dat 文件中存储的二值数据转换为十进制数据，然后再进一步处理转换成具有实际意义的心电信号值。我们进行信号处理时，需要用到的就是从二值数据转换来的初始十进制数据，由于 .dat文件中是三个字节存储2个数，即每个数12bits，转换后得到的十进制数范围应该是0~2048。我所理解的数据存储方式图示如下，不知是否正确，仅供参考：

通过理论结合实际，用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析，实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析，从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。