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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。

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。 该算法的基本思想 是:首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

并联型电压源型有源电力滤波器的无差拍控制的Matlab仿真。通过线性预测算法预测谐波电流在下一个时刻的参考值以实现谐波电流的跟踪。(Deadbeat control simulation of shunt type APF ,prediction control with linear prediction method to tracing the harmonic current.)

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