(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;

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；

本程序包括读取心电信号，对肌电干扰、基频干扰、工频干扰等噪声进行滤波处理，然后进行峰值检测，检测出RST波。肌电信号的频率为20~5000HZ，其主要成分的频率与肌肉的类型有关，一般在30~300HZ，而心电信号的频率主要集中在5~20HZ，所以选择低通滤波器来滤除肌电干扰，选择低通滤波器来滤除肌电干扰。工频干扰是由城市电力系统所产生的电磁波以辐射的形式对人们的日常生活造成的干扰。设计一个带阻滤波器滤除60Hz的工频干扰。基线漂移是由于在心电信号采集过程中人体的微动或呼吸导致电极的接触不良, 引起电极与人体间的电阻变化进而使得心电信号波形发生形变。基线漂移属于超低频信号, 对基线漂移的滤除具有重要的意义。因此我们需要设计一个高通滤波器来消除基线偏移。Pan-Tompkins法检测R波峰值的具体步骤如下，流程图如图27所示。1）对滤波后的信号求一阶导数；2）对求导之后的信号进行平方运算；3）将信号通过滑动窗口进行积分；4）使用阈值法检测经过处理之后的R波峰值。使用双线性变换法设计的数字滤波器进行滤波。本采用的心电信号来源于MIT-BIH的数据库，从其中选取了一组适合预处理分析的信号。

数据进行预处理，时域、频域等特征分析以及求取心率指标，并设计GUI界面

基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理

在简述小波变换理论发展的基础上，介绍了心电信号的主要特点和研究内容，从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状：一是去噪，着重介绍了小波阈值消噪的研究成果，概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状；二是波形检测和特征提取，着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状，以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后，展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。

心电图的小波变换 (a) 原始心电信号 (b) 21尺度 (c) 25尺度 ms ms ms uV 图1：心电图的二次样条小波变换结果。 （a）：原始信号， （b）：21尺度， （c）：25尺度 传统信号处理适用于平稳信号或时不变信号。对于统计特性随时间变化的非平稳信号，应采用时频分析。

matlab简易心电信号处理 频谱 滤波等

为了实现对微弱低信噪比的心电信号的有效提取，采用了Mallat算法的小波分解重构法去除心电信号的噪声。首先确定小波分解重构的小波基；其次确定分解的层数；然后直接提取有用信号所在的频带（有用信号占优的频带）进行重构；最后，Matlab仿真MIT-BIT标准数据 库中的心电信号表明小波分解重构法可以有效的去除心电信号中的多种干扰；同时比起传统滤波器法来说，小波分解与重构去噪法应用起来更方便。

心电信号处理中的数字滤波器的设计，你不能再多出来东西了吧。