内容概要：本文详细介绍了MATLAB在生物医学信号处理中的应用，涵盖信号预处理、时域分析、频域分析、时频分析、信号分类与识别等多个方面。通过具体的代码示例，解释了如何使用MATLAB进行心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的数据导入、滤波去噪、时域特征提取、频域分析、时频分析和分类模型训练。此外，还讨论了机器学习和深度学习技术在生物医学信号处理中的应用前景，展望了未来的发展方向。 适合人群：从事生物医学信号处理的科研人员、医疗工作者和技术开发者，特别是有一定MATLAB编程基础的学习者。 使用场景及目标：① 学习如何使用MATLAB进行生物医学信号的预处理、分析和分类；② 掌握常用的信号处理技术和机器学习方法在生物医学领域的应用；③ 了解生物医学信号处理的最新研究和发展趋势。 其他说明：本文通过大量的实际案例和详细的代码解析，使得读者能够在实践中掌握MATLAB的使用技巧，更好地应对生物医学信号处理的实际问题。无论是初学者还是有经验的研究者，都能从中受益。

浙江大学研究生课程《生物医学信号处理》课件

保守值法matlab代码这是“单变量生物医学信号的熵分析：方法的回顾和比较”中使用的Matlab代码

生物医学信号处理课件，主讲离散信号的正交变换，能量谱估计的原理

人工智能-机器学习-计算智能新技术及其生物医学信号分析应用.pdf

生物医学信号处理的授课讲义。根据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从被干扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。

生物医学信号处理程序，包含心电信号添加噪声，小波去噪，差分定位，阈值定位，基于C语言的FFT代码。

生物医学信号检测技术研究现状，姜利英，岳保磊，生物医学信号检测技术在临床医学、运动医学、生理医学等诸多领域起着十分重要的作用。本文阐述了生物医学检测系统的组成、研究现

朦胧法matlab代码模糊熵_Matlab 以下是“用于生物医学信号分析的模糊熵度量：评估和比较，IEEE ACCESS，2019”中使用的 Matlab 代码，包括具有三角形、梯形、Z 形、钟形、高斯、常数高斯的模糊熵，和指数函数。

考虑到大多数生物医学信号变化缓慢、频率范围低、易受到干扰或噪声的影响,甚至淹没在其中,经常需要采用特殊的处理方法,选择了语法简单、图形显示功能丰富、工具箱扩展能力强的MATLAB,作为编程分析和处理语言,并用人体呼出CO2浓度采集和消化道生理信号处理两个实例,分别从生物医学信号采集和图形用户界面处理两个不同方面,介绍了它在生物医学工程学中的应用。MATLAB表现出来的独特的优越性,无疑将对人体所表现出来的生物医学信号的研究和有用信息的提取产生积极而广泛的影响。