本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。

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心电信号的压缩matlab代码

心率检测matlab代码交互式QRS MATLAB中的半自动QRS检测算法。 更一般地，一种通过移动窗口交互式标记信号中的点的方法。 要使用它，可以将main.m调用为： 主（EEG，[]） 主要（心电图，心率） 主（EEG，starter_marker_lats） ，其中EEG是EEGLAB结构，在EEG.data（32，:)中包含ECG信号。 第二个参数提供心率（将确定窗口宽度）或先前标记的位置（延迟）数组（可能自动生成，例如，带有EEGLAB的pop_fmrib_qrsdetect）以进行计算。 如果为空，则这些位置必须已经在EEG.event中，名称为“ QRS”。 如果它是一个值，它将被读取为心率（bpm）。 如果是数组，它们还将通过移动窗口进行绘制（从现在开始，它们将被称为启动器标记）。 运行main.m后，将弹出一个图形，其中包含ECG信号的第一个窗口和一些启动器标记（如果它们出现并在边界内）。 起始标记已被调整（捕捉）到一个小社区的最大值。 窗口重叠，每个重叠的区域将显示为蓝色。 当前标记的点也将打印在控制台中。 以下是与该图进行交互的说明： 要移至上一个/下一个窗口，

Pan Tompkins 的完整实施； 如果您发现此脚本有用，请引用以下参考资料； ％％ 参考 ： %[1] 塞格哈米兹。 H，“Pan Tompkins ECG QRS 检测器的 Matlab 实现。”，2014 年 3 月。https://www.researchgate.net/publication/313673153_Matlab_Implementation_of_Pan_Tompkins_ECG_QRS_detect 和%[2] 潘杰，汤普金斯。 WJ，“实时 QRS 检测算法” IEEE % 生物医学工程交易，卷。 BME-32，没有。 3、1985 年 3 月。 %% 作者 : Hooman Sedghamiz %林雪平大学% 电子邮件：hoose792@student.liu.se % 版权所有 2014 年 3 月----------------- ％％ 方法 ： %

需要加载足够长度的ECG数据文件（这里使用ECG29.dat），需要指定数据的采样频率。 程序显示心电图数据，其一阶微分、二阶微分和一阶和二阶导数的累积。 要找到 qrs 峰值， 阈值用于计算最大值并转换为搏动。在一个时期内计算 12 秒内的搏动数（如果需要更改为几分钟），从而计算心率。

matlab精度检验代码lstm-qrs-检测器 基于CNN-LSTM的QRS检测器，用于ECG信号 该项目为ECG信号实现了基于深度学习的QRS检测器。 具体而言，使用了混合CNN-LSTM模型。 在测试集上，该模型的f1为0.79，准确度为0.95。 要正确理解这一点，请使用以下模型： #first CNN model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same', input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Activation('relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 4))) model.add(Dropout(0.25)) #second CNN model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same')) model.add(Activation('relu')

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心电信号QRS波的检测+CEEMDAN：M. B. Hossain, S. K. Bashar, A. J. Walkey, D. D. McManus, and K. H. Chon, “An Accurate QRS Complex and P Wave Detection in ECG Signals Using Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise Approach,” IEEE Access, vol. 7, pp. 128869–128880, 2019. # QRS-Peak-detection-in-ECG The function 'Rfrom2side' determines the QRS peak locations in ECG using CEEMDAN approach. It is advised to use a segment of ECG (1min/2min) The function takes the ECG input and sampling frequency and returns the QRS complex locations and reconstructed signal using CEEMDAN decomposition. If you use this source code please cite the following reference. M. B. Hossain, S. K. Bashar, A. J. Walkey, D. D. McManus, and K. H. Chon, “An Accurate QRS Complex and P Wave Detection in ECG Signals Using Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise Approach,” IEEE Access, vol. 7, pp. 128869–128880, 2019. # QRS-Peak-detection-in-ECG The function 'Rfrom2side' determines the QRS peak locations in ECG using CEEMDAN approach. It is advised to use a segment of ECG (1min/2min) The function takes the ECG input and sampling frequency and returns the QRS complex locations and reconstructed signal using CEEMDAN decomposition. If you use this source code please cite the following reference. M. B. Hossain, S. K. Bashar, A. J. Walkey, D. D. McManus, and K. H. Chon, “An Accurate QRS Complex and P Wave Detection in ECG Signals Using Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise Approach,” IEEE Access, vol. 7, pp. 128869–128880, 2019. If you use this source code please cite the following reference.qwerhtyulioopAwERTYUHAO1

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。