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南昌航空大学学士学位论文
下面是具体的心电信号频谱图如图2.2
2.2 心电信号频谱图
由于心电信号有很多干扰，所以除了心电信号自身的频谱外还有工频噪声和各级倍频。我们用的心电数据是在MIT-BIH数据库中获得的正常人数据，所以存在的主要干扰是基线漂移噪声。基线漂移噪声频率一般在0.05-2HZ之间，因此，我们在进行心电信号预处理时采用的是带通滤波。这样可以得到比较纯净的心电信号。
2.2.2 心电信号时域特点
由于我们的心跳是一种周期性的运动，所以我们采集的心电图是周期性的。如图2.1的心率图，显示出来的只是一个周期的心跳。可以看出一个正常的心率周期是包含P波、
P-R波段、RQS波群、S-T波段、T波等几部分组成。其实心率图的每个波段都有一定的生理意义，比如，RQS波群可以看出左右心室是否正常。如果，我们检测的心率图对比正常的心率图有畸变，那么可以看出心脏可能发生了病变。
体表的心电波形时域幅度一般在9uV-4.2mV之间，最具有代表性的是1mV上下。
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每个周期的心电图都有突变点即极值点，我们对极值点的研究是十分有必要的。在后面心率计算中，就是找出每个周期信号中的一个极大值点来计算心率。这次心率检测研究的主要是RQS波群，RQS波群的持续时间一般在0.06-0.1s之间。
第三章 心电信号的预处理
3.1 心电信号预处理的意义
人体心电信号微弱，信噪比小，因此，在采集心电信号时，易受到仪器、人体活动等因素的影响，而且所采集的心电信号常伴有干扰。采集心电数据时，由于人的说话呼吸，常常会混有约为0.1Hz到0.25Hz频段的低频干扰。还有由电力系统和人体的分布电容引起的工频干扰，其频率包括50Hz（MIT-BIH数据库数据工频因为是美国标准，所以是60Hz)的基波及其各次谐波，其幅值成分在ECG峰一峰值的0—50％范围内变化。
因此，我们如果要对心电信号进行分析必须要进行预处理，这样才能对心电数据作出正确判断。
3.2 滤波方案的设计与分析
综合上述分析，我们可以知道要对心电信号进行分析必须经过滤波处理。而matlab本身包含了很多滤波函数，所以，要想准确分析心电数据就要利用心电信号的特点而谨慎的选择滤波函数。下面我从心电数据库中选了两组心电信号分析。如图3.1是正常的心电信号。
图3.1 正常的心电图
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如图3.2是异常的心电图。
图3.2 异常的心电图
对心电信号分析时，应了解心电信号的频谱图才能正确的设计滤波器。如图3.3是正常心电信号的频谱图。
图3.3 正常心电信号频谱图
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3.2.1 低通配合窗函数滤波
因为窗函数的主要作用是改善滤波器的阻带衰减，所以我们主要研究低通滤波器的作用。
首先，我们必须了解低通滤波器的特性。如图3.3是Butterworth低通滤波器的幅频特性。
图3.3 Butterworth低通滤波器的幅频特性
我用的低通滤波matlab代码如下： wp=2*pi*20/400; ws=2*pi*25/400; rp=3; rs=10;
[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [Bz,Az]=butter(N,wc); y1=filter(Bz,Az,b);
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