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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表电极检测到的ECG信号常含有不同类型的干扰，因此，检测分析前要进行预处理。文中采用数字滤波处理， 在前人工作基础上进行了归纳．全面详细地阐述了对心电信号进行带通滤波、微分、平方非线性放大、移动窗积分等一 系列预处理措施；用madab验证来自MIT—BIH数据库的心电信号的处理效果。由结果可知，用文中方法消噪的同时又有 效地恢复和放大了波形特征信息．优化了心电波形，为后继检测和分析提供了更加可靠的依据。由于其简单易行，为临 床实现提供了重要的现实依据。

对心电信号的干扰进行分析，并利用计算机实现心电信号的预处理，包括针对工频干扰、肌电噪声及基线漂移等噪声采取相关的消噪处理 利用计算机实现对心电信号中关键的 QRS 波群特征点自动检测，采用多组 MITBIH 生理信号数据库，对所用算法进行客观评价； 设计并利用计算机算法实现 ECG 信号特征参数提取，并以此预判存在疾病的可能性，采用多组 MITBIH 生理信号数据库，计算疾病预判正确率，对所设计的算法进行客观评价；

matlab中ECG信号生成代码

高斯白噪声matlab代码基于自适应傅里叶分解的R峰检测，用于嘈杂的ECG信号 基于AFD的R峰检测的Matlab代码。 该方法在 Wang，Z.，Wong，CM，and Wan，F.（2017年7月）。 针对噪声ECG信号的基于自适应傅立叶分解的R峰检测。 在2017年第39届IEEE医学与生物学工程学会（EMBC）国际会议上（pp.3501-3504）。 IEEE。 R_detect_AFD_4_with_noise.m ：针对嘈杂的ECG信号，基于自适应傅里叶分解的R峰检测。 处理后的信号是MIT-BIH心律失常数据库中ECG信号与加性高斯白噪声的组合。 R_result_check.m ：检测结果。 AFD_filter_final.m ：基于AFD的过滤器。 AFD.m ：核心AFD ECG_100.mat和ECG_101.mat ：来自MIT-BIH心律失常数据库的真实ECG信号 注意事项： 由于噪声是由随机过程产生的，因此计算结果与会议论文中给出的结果之间可能会有细微的差异。 本文考虑了MIT-BIH心律失常数据库中的25条记录。 在此存储库中，仅提供了2个样本记录。 可

用于提取心电信号的特征, 用python编写

利用MATLAB产生ECG信号，消除该信号中的工频干扰

matlab环境下心电信号去噪处理和QRS波检测的一些综合方法的比较，主要是利用小波变换的去噪方法

ECG信号滤波分析，去基线，滤波处理； matlab平台，带有测试数据，放心下载；