心电信号预处理去噪程序，利用小波分解于重构进行分析。

基于神经网络的表面肌电信号分类方法研究_孙保峰

labview的心电信号的采集和处理的源代码

小波滤波，可用于心电信号、脉搏波信号的滤波；matlab

心电信号txt格式原始数据，可以直接用来被调用，实现MATLAB程序的应用。

EEGLAB版本V14.1.1，脑电处理必备，EEG格式文件处理，帮助解决脑电的预处理和读入问题，能够略深入的解决一些脑电数据的处理问题。

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。

主要叙述了新电信号的发展史 以及涉及的基于数字滤波器及形态学滤波器对心电信号的去噪与识别 本文主要设计了新的滤波器来对心电信号去噪

MATLAB & Bash Scripts for analyzing neurodata acquired from epilepsy patients

内容简介： 脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。《脑电信号分析方法及其应用》共7章。第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全书的最后两章是实例部分。第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。 《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。