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基于MATLAB的ECG信号预处理函数：开发了用于识别ECG峰值和消除基线漂移的三个函数

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简介：
本项目在MATLAB平台上开发了一套ECG信号预处理工具包，包含三个核心功能：自动检测并标记心电图中的关键峰点，有效减少或修正信号中的基线漂移现象，为后续分析提供高质量的数据基础。 这些功能旨在消除基线疑惑并检测 ECG 信号的峰值。这项工作由库尔纳工程技术大学（KUET）高级生物工程俱乐部的成员开发。

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  • 基于MATLAB的ECG信号预处理函数：开发了用于识别ECG峰值和消除基线漂移的三个函数
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    本项目在MATLAB平台上开发了一套ECG信号预处理工具包，包含三个核心功能：自动检测并标记心电图中的关键峰点，有效减少或修正信号中的基线漂移现象，为后续分析提供高质量的数据基础。 这些功能旨在消除基线疑惑并检测 ECG 信号的峰值。这项工作由库尔纳工程技术大学（KUET）高级生物工程俱乐部的成员开发。
     
  • PQRST峰值检测在ECG信号中的应用：基于阈值的QRS复合波及PT峰值识别-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB开发了PQRST峰值检测算法，专注于ECG信号中QRS复合波和PT峰的自动识别。通过设定动态阈值，有效提升了心电信号分析的准确性和效率。 可以从ZIP文件中获取ECG波形，并使用“findpeaks”功能设置阈值来检测QRS复合波和PT峰值。此外，还可以计算RR间期、QRS复合波间期以及心率（BPM）。请根据实际情况调整数据路径。
     
  • 一种高效的滤波方法用于消除ECG信号中的基线漂移和工频干扰
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    本文提出了一种高效滤波技术，专门针对心电图（ECG）信号中的基线漂移与工频干扰问题，有效提升信号质量。 一种去除ECG信号中的基线漂移和工频干扰的高效滤波方法。
     
  • ECG 滤波与基线漂移校正_肌电及ECG信号处理_低通滤波器应用
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    本项目专注于心电图（ECG）信号处理技术的研究与开发，涵盖滤波算法优化、基线漂移校正以及低通滤波器的应用，旨在提高肌电和心电信号的分析精度。 心电信号的处理包括使用低通滤波器来去除肌电信号干扰，并通过带陷滤波器抑制工频干扰。此外，还利用IIR零相移数字滤波器校正基线漂移问题。
     
  • 基于MATLAB的中值滤波消除基线漂移方法
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    本研究提出了一种利用MATLAB实现的中值滤波算法，有效去除信号中的基线漂移问题，保持信号细节不失真，适用于多种信号处理场景。 使用MATLAB自带函数对心电信号（ECG）进行中值滤波处理，以去除基线漂移。建议不要使用过长的ECG数据，因为中值滤波运算速度较慢。
     
  • 心电图(ECG)信号生成函数
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    简介：本项目提供一个用于生成心电图（ECG）信号的函数库，适用于医疗仿真、教育及研究领域。该工具能够模拟多种心脏状况下的典型心电波形，便于研究人员和学生进行深入分析与学习。 该心电图生成函数是基于matlab的，在其他平台使用只需复制其中的关键代码即可。此代码用于生成ECG信号，并可通过输入参数来决定生成信号的数量以及每个信号包含的数据点数。
     
  • 基于SVM的ECG信号离散情绪识别
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    本研究利用支持向量机(SVM)技术对心电图(ECG)信号进行分析，旨在实现对人体离散情绪状态的有效识别。通过提取特征并训练模型，实现了高精度的情绪分类。 基于ECG信号提取特征以识别七类情感，并使用SVM进行离散情感的识别。通过利用neurokit包来提取生理信号中的特征，将这些信号分为七个部分，每个部分代表一种特定的情感类别。接着采用sklearn库训练支持向量机模型来进行分类任务。
     
  • 基于MATLAB的单位抽样信号峰值检测代码-适用于ECG、ABP、PPG和SV
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    本项目提供了一种基于MATLAB的算法，用于高效地从心电图（ECG）、动脉血压（ABP）、光电容积脉搏波（PPG）及每搏输出量（SV）信号中检测单位抽样峰值。此代码具有高度灵活性和准确性，适用于医疗与生物医学工程领域的科研人员和技术开发人员。 这个存储库包含用于多模式R峰检测的MATLAB代码。R峰是QRS波群中的突出部分，在心电图（ECG）上常常与心跳相对应。这里的软件不仅使用ECG，还利用动脉血压（ABP）、光电容积描记图（PPG）和每搏量（SV）来精确定位R峰。简而言之，该技术旨在根据信号质量的估计值——称为信号质量指标（SQI），融合各种类型的信号。对于每种类型的数据源如ECG、ABP等，都会估算出一个SQI，并且只有当其SQI超过预设阈值时才会将其峰值检测结果纳入考虑。 此外还编写了额外代码来解决在非直接心跳测量的信号上出现的时间延迟问题（例如PPG中的脉冲波形通常比ECG中对应的QRS复合波群晚得多）。要运行此存储库内的所有代码，需要WFDB工具箱。下载并安装后，请确保子文件夹“mcode”已添加到您的MATLAB路径当中。 该资料库包含四个主要功能： - detect.m: 主函数，在可读的WFDB记录上执行算法。 - detect_matlab.m：与detect.m相同的功能，但在具有关联标头和采样频率的MATLAB数据矩阵中运行算法。 - detect_sqi.m：用于评估信号质量指标（SQI）并依据其结果决定是否融合峰值检测结果。
     
  • MP算法应用于消除脉搏信号的基线漂移
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    本研究介绍了一种基于MP算法处理脉搏信号的方法，有效解决了脉搏信号中的基线漂移问题，提升了信号质量与后续分析准确性。 脉搏信号在医学研究与临床诊断中具有重要意义。然而，在采集过程中容易受到基线漂移的干扰。为此，提出采用MP算法来消除脉搏信号中的基线漂移，并将其效果与EMD算法进行了比较。仿真结果显示，相较于EMD算法，MP算法不仅能有效抑制基线漂移，还能更好地保留脉搏信号的波形特征。