基于EEMD变换的ECG心电信号去噪和心率估计matlab仿真
目录
1.课题概述
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
4.系统原理简介
4.1EMD 基本原理
4.2 R波检测
4.3 心率检测
5.完整工程文件
1.课题概述
基于EEMD变换的ECG心电信号去噪和心率估计matlab仿真，并分析不同大小噪声干扰下，ECG信号心率的估计结果。
2.系统仿真结果
（完整程序运行后无水印）
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
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for ij = 1:length(SNRs)
% 认为转置后的imfs矩阵中的第4、5、6行（对应原矩阵的第4、5、6列）所代表的本征模态函数（IMF）包含重要信息，将这三行数据相加得到重构信号
ECG_rect = imfs(4,:)+imfs(5,:)+imfs(6,:);
% 设置低通滤波器的截止频率为230Hz，即希望保留低于230Hz的频率成分通过滤波器
F1 = 230;
% 设置高通滤波器的截止频率为0.05Hz，即希望保留高于0.05Hz的频率成分通过滤波器
F2 = 0.05;
% 设置滤波器的阶数为4，阶数决定了滤波器的滤波特性和性能
FN = 4;
% 使用butter函数设计一个4阶的巴特沃斯（Butterworth）滤波器，根据给定的滤波器阶数、高通和低通截止频率与采样频率的关系确定滤波器的系数b和a
[b,a] = butter(FN,[FN*F2/Fs,2*F1/Fs]);
% 使用设计好的滤波器（系数为b和a）对重构信号reconstruction进行滤波处理，得到最终的滤波后ECG信号filtered_ECG
filtered_ECG = filter(b,a,ECG_rect);
% 计算滤波后ECG信号filtered_ECG的一阶导数，步长为1/Fs，得到信号的变化率，有助于突出信号中的峰值等特征
decg =(1/Fs)*(diff(filtered_ECG));
hecg = hilbert(decg);
envelope = abs(hecg);
% 根据信号包络的最大值设置一个阈值，这里取最大值的0.6倍作为阈值，用于筛选出可能的R波峰
Lvl = 0.6*max(envelope);
% 使用findpeaks函数在信号包络envelope中查找峰值，要求峰值的高度要大于设定的阈值Threshold，返回找到的峰值高度值pks和对应的位置索引locs
[pks,locs] = findpeaks(envelope,'MinPeakHeight',Lvl);
% 根据时间因子和检测到的波峰数量计算心率，通过将时间因子乘以检测到的波峰数量并取整得到近似的心率值
CF(ij) = round(TF*length(pks));
end
figure;
plot(SNRs,CF,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('SNR');
ylabel('ECG心率估计值');
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4.系统原理简介
心电图（ECG）信号是一种重要的生物电信号，它反映了心脏的电活动情况。然而，在采集过程中，ECG 信号往往会受到各种噪声的干扰，如基线漂移、工频干扰、肌电干扰等，这些噪声会影响对 ECG 信号特征的提取和后续的诊断分析。因此，需要对 ECG 信号进行去噪处理。同时，通过对处理后的 ECG 信号进行分析，可以实现心率估计等重要的临床应用。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）及其改进的集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）为 ECG 信号的处理提供了有效的方法。
4.1EMD 基本原理
4.2 R波检测
4.3 心率检测
5.完整工程文件
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