(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;

1.FIR和IIR数字滤波器设计（包括MATLAB代码和实验报告），FIR和IIR数字滤波器设计（包括MATLAB代码和实验报告），FIR和IIR数字滤波器设计（包括MATLAB代码和实验报告），FIR和IIR数字滤波器设计（包括MATLAB代码和实验报告）。 2.包括的内容非常详细，详细介绍了设计滤波器的步骤和方法，详细介绍了设计滤波器的步骤和方法，详细介绍了设计滤波器的步骤和方法 3，还包括语音信号的采集和FFT频谱分析，包括语音信号的采集和FFT频谱分析，包括语音信号的采集和FFT频谱分析，包括语音信号的采集和FFT频谱分析，包括语音信号的采集和FFT频谱分析

16.1 FIR和IIR滤波器 在数字信号处理领域中，数字滤波器占有非常重要的地位。根据其计算方式可以分为FIR(有限脉冲响 应)滤波器，和IIR(无限脉冲响应)滤波器两种。 FIR滤波器根据如下公式进行计算： y[m] = b[0]x[m] + b[1]x[m− 1] + · · ·+ b[P ]x[n− P ] IIR滤波器根据如下公式(直接1型)进行计算： y[m] = b[0]x[m] + b[1]x[m− 1] + · · ·+ b[P ]x[m− P ] − a[1]y[m− 1]− a[2]y[m− 2]− · · · − a[Q]y[m−Q] 其中x是输入信号，数组a和b是滤波器的系数，y是滤波器的输出。我们可以把FIR滤波器看作是IIR滤 波器的一种特殊情况：当系数a都为0时就从IIR滤波器变为了FIR滤波器了。 根据FIR滤波器的计算公式我们可以知道，时刻m的输出y[m]由时刻m的输入x[m]以及之前的输入x [m-1] ... x[m-P]和滤波器的系数b[0] ... b[P]求乘积和而得。而IIR滤波器只不过是再减去之前的输出y [m-1] ... y[m-Q]和系数a[1] ... a[m-Q]的乘积和。 总之，数字滤波器的计算方法并不复杂，仅仅是数组对应元素的乘积和求和而已。然而其计算量对 于Python来说是相当大的：通常FIR滤波器的系数长度都上百，而CD音质的数字声音信号一秒钟有 44100个取样值，假设滤波器的长度是100，那么一秒钟需要计算4百万次以上的乘积和加法。这对于 Python这样的动态语言来说是很困难的。 199

基于MATLAB的FIR和IIR数字滤波器的设计与仿真设计.doc

响应响应图matlab代码图过滤器 本文中描述的 FIR 和 IIR 图滤波器的 MATLAB 代码： 该代码于 2014 年开发，此后一直没有更新。 main_*.m 脚本用于在论文中生成数字，但可能不完全是已发布的版本。 已知依赖

学习并实现《实验教程》2.5 FIR滤波器设计、2.6 IIR滤波器设计两小节里“五、扩展练习”的各个小题，比较教程与教材中滤波器设计的方法，并将两种方法用于“四、实验内容”所给题目的设计。

本文档为纯代码。在MATLAB中，设计IIR和FIR滤波器分别对一定频率的音频信号进行滤波，滤除高频噪声，程序中所加载的噪声是利用正弦函数生成的高频噪声，滤波器为低通滤波器。