Matlab中的存档算法代码-ECG R峰检测：利用小波分解和高级统计量识别心电图中的R峰...

简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的心电图(ECG)信号处理方案，通过小波变换和高级统计方法精准定位心电图的R波峰值，适用于医疗数据分析与研究。 在MATLAB中实现心电图（ECG）的R峰检测算法使用了小波分解和统计量的方法来识别信号中的关键特征点。这项工作由阿波斯托洛·奥雷斯蒂斯（Apostolou Orestis）于2020年4月完成，目的是为了自动地从心电图中找到代表心脏收缩的R峰。 项目的目标是开发一个能够完全自主运行的算法来识别ECG信号中的R峰值。尽管在常规的心电图记录中定位这些特征点相对简单（因为它们通常为局部最大值），但对于患有心律不齐的人来说，这可能是一个更具挑战性的任务。所有用于此项目的数据均来自MIT-BIH心律失常数据库。 在这个项目里，仅使用了五种情况的数据集进行测试和验证算法性能，但可以根据需要调整代码以适应其他类型的心电图记录分析需求。 该算法的工作流程如下：首先读取医生的注释作为基准事实；接着获取完整的数字ECG数据。然后应用离散小波变换（DWT），在这里选择了MATLAB中的fk4小波函数，并提取了第二层分解后的细节系数，以去除低频成分和背景噪音的影响。 通过这种方法的应用，我们期望能够更精确地定位心电图信号中代表心脏活动的关键时刻——即R峰。