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从心电图信号提取呼吸信号——基于ECG R波的方法

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简介：
本研究介绍了一种利用心电图（ECG）R波来提取呼吸信号的新方法。通过分析和处理ECG信号中的特定模式，可以有效分离并获取呼吸活动信息，为医疗诊断提供新视角。 函数 y=edr(varargin) 定义为：y = edr(数据类型、信号、r_峰值、fs、pqoff、jpoff、增益_ecg、通道、显示)。此函数基于QRS复数下的有符号区域，从给定单导联心电图信号中计算出心电图衍生的呼吸(edr)信号。

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  • 从心电图信号提取呼吸信号——基于ECG R波的方法
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    本研究介绍了一种利用心电图（ECG）R波来提取呼吸信号的新方法。通过分析和处理ECG信号中的特定模式，可以有效分离并获取呼吸活动信息，为医疗诊断提供新视角。 函数 y=edr(varargin) 定义为：y = edr(数据类型、信号、r_峰值、fs、pqoff、jpoff、增益_ecg、通道、显示)。此函数基于QRS复数下的有符号区域，从给定单导联心电图信号中计算出心电图衍生的呼吸(edr)信号。
     
  • 从心电数据中提取呼吸信号.zip
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    本项目旨在探索从心电图数据中有效分离并提取呼吸信号的方法。通过分析心电信号中的非心脏源活动，我们能够监测患者的呼吸状况，为临床诊断提供额外信息和支持。该研究采用先进的信号处理技术，致力于提高医疗监护的质量和效率。 从心电信号中提取呼吸信号，并通过文档和MATLAB仿真进行研究。
     
  • 基于心电信号提取呼吸信息的算法及仿真实现 (2014年)
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    本研究提出了一种新颖的算法，能够从心电图信号中有效提取出呼吸相关的信息，并通过仿真验证了该方法的有效性和准确性。 为了使单纯的心电监护设备能够检测多种生理信号并减少其复杂性，考虑到心跳频率与呼吸频率处于不同频段的特点，提出了两种从心电信号中提取呼吸信息（ECG-derived respiratory signal, EDR）的算法：离散傅里叶变换EDR算法和离散小波变换EDR算法。利用MATLAB软件在时域和频域对这两种算法进行了验证，并进行了相关分析比较。经过筛选，离散小波变换EDR算法选择了coifN小波作为母小波。仿真结果显示，文中提出的两种方法均能有效地从心电信号中提取呼吸信息，且离散小波变换EDR算法更为准确。
     
  • MATLAB中的心电信号滤波与R波提取
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    本研究利用MATLAB软件进行心电信号处理，通过设计低通和带阻滤波器去除噪声，并采用峰值检测算法精确提取R波，以提高心电图分析的准确性。 心电信号处理的MATLAB程序对学习、课程设计以及毕业设计有较大的帮助。
     
  • NS_Repo1: 从PPG信号中获取心率与呼吸率的源码
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    NS_Repo1项目提供了一套用于分析PPG（光电容积脉搏波）信号以提取心率和呼吸率的代码库，适用于研究及开发人员。 NS_Repo1 中的 Gittrial1.py 文件用于从 PPG 信号中提取心率和呼吸率，这是为了理解 Git 存储库的工作方式而创建的一个试验性文件。 在 New1.py 文件中，我首先进行了数据可视化。分别抽取了两列数据进行绘制，并对原始数据进行了初步周期图分析以寻找可能的信息价值。 对于心率的提取部分，在意识到需要过滤数据之后，尝试启动了一个带通滤波器来筛选出潜在的心率频率范围内的信号。选择的截止频率为：低截止频率 2 Hz 和高截止频率 8 Hz（考虑到所需的心率频谱在60-200Hz范围内）。将该滤波器应用于 PPG 数据，并绘制了原始和过滤后的数据图。 接着，我分析了滤波后信号的周期图以确定最大功率谱密度 (PSD) 对应的频率。计算并展示了与最大 PSD 相对应的频率值。最后，基于所得到的具体频率值进行了心率计算并显示结果。
     
  • 基于MATLAB的心电图(ECG)信号仿真
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    本项目利用MATLAB软件开发心电图（ECG）信号仿真系统，模拟人体心脏活动产生的电信号。通过该系统可以生成各种典型和异常的心电图波形，用于医学研究与教学。 心电模拟器的目的是产生不同导联以及尽可能多的心律失常典型心电波形。该心电模拟器基于Matlab设计，能够生成正常的II型导联心电信号。使用这种模拟器在仿真心电图波形方面有许多优点：一方面可以节省时间，另一方面则能消除通过有创和无创方法采集真实信号的困难。此外，它使我们能够在不实际操作心电机的情况下分析并研究正常与异常的心电波形，并且能够利用该模拟器来生成任何给定条件下的心电信号。
     
  • 毫米波雷达心跳与呼吸信号提取算法及其参考文献
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    本研究探讨了利用毫米波雷达技术提取人体心跳和呼吸信号的有效算法，并提供了相关的参考文献。通过优化信号处理方法，提高生命体征监测精度，适用于非接触医疗监控场景。 1. 使用TI IWR6843ISK+DCA1000采集的原始数据。 2. 对上述原始数据进行算法处理的MATLAB代码。 3. 算法主要针对距离在1米以内的人体生命体征信号，设计了两个带通滤波器来分别分离出较为理想的呼吸和心跳信号。通过使用估计包络以及移动平均滤波技术，可以提取到更加精确的归一化心跳信号。 4. 国内外相关参考文献。 算法资源仅供研究学习用途，请勿用于商业目的或收费出售。
     
  • 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。
     
  • 基于中值滤波的ECG信号去噪方法
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    本文提出了一种基于中值滤波技术的ECG（心电图）信号去噪方法，旨在有效去除噪声同时保持信号的关键特征。通过实验验证了该方法在提高ECG信号质量方面的优越性。 使用中值滤波对ECG信号进行去低频噪声处理，数据集采用MIT-BIH心律失常数据库。
     
  • 心电图(ECG)信号处理算法(陷波,低通,小波变换)
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    本研究探讨了针对心电图（ECG）信号优化的三种关键信号处理技术：陷波滤波、低通滤波及小波变换，以提升数据质量与分析准确性。 FIR低通滤波器用于去除信号中的100Hz以上的高频噪声；FIR工频陷波器则用来抑制信号中的50Hz工频干扰；小波去噪技术可以滤除信号中的白噪声；基线矫正能够纠正由肌电干扰等引起的基线漂移现象。