心电信号处理昆明理工大学

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（2016 —20 17 学年第二学期）

课程名称：生物医学信号处理开课实验室：设备编号：实验日期：2018年5月30日

一、实验目的

1、对心电信号的记录、处理、心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。

2、能利用MATLAB GUI设计简单的GUI程序。

二、实验原理

1、心电信号的特点：

心电信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级，且能量主要在几百赫兹以下；干扰即来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等，也来自生物体外，如工频干扰，信号拾取时因不良接地等引入的其他外来干扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠（如工频干扰等）。

2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。

3、基线漂移：基线漂移是因呼吸、肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下飘逸的情况。

三、实验内容

1、对心电信号处理

主程序：

clear;close all;clc;

load 100_ECG_0_20 //加载心电信号

%%%Eliminate Baseline Drift //消除基线漂移

s1=ECG_2; //把心电信号ECG-2赋给s1

s2=smooth(s1,150); //利用移动平均法对s1做平滑处理

ecgsmooth=s1-s2; //消除基线漂移

%%%apply Wavelet Transform //应用小波变换

[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4'); //用db4对ecgsmooth进行8层分解，其中返回的近似和细节都存放在C中，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度（阶数为4阶）

[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]); //提取小波的细节系数%%%Denoise //降噪，消除干扰

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth); //返回小波除噪和压缩后的信号cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);//通过门限阈值处理得到小波系数（执行降噪操作）

%%%thresholding1 //取阈值

max_value=max(cleanecg); //最大值（波峰）

mean_value=mean(cleanecg); //最小值（波谷）

threshold=(max_value-mean_value)/2; //最大值与最小值差的一半作为阈值

%%%R detection algorithm//用R检测算法检测信号

a5=appcoef(C,L,'db4',5);//取分解后的近似部分，也就是第5层低频系数

C1=[a5;d5;d4;d3]; //

L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)];

R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4'); //用二维小波分解的结果C1，L1重建信号

R_detect_squared=R_detect_signal.^2; //对R检测信号求平方

%%%Beat_Rate_Extraction_Algorithm //计算心率

for a=1:length(R_detect_squared)

if R_detect_squared(a)>threshold

R_detect_new(a)=R_detect_squared(a);

Else

R_detect_new(a)=0;

end

end

mean_R_detect=5*mean(R_detect_new);

for q=1:length( R_detect_new)-1

if R_detect_new(q)

R_detect_new(q)=0;

end

end

d=0;

for b=1:length( R_detect_new)-1

if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0)

d=d+1;

indext(d)= b+1;

end

end

fs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;

time=indext.*1/fs_R_deetect;

ind=0;

for z=1:length(time)-1

ind=ind+1;

time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);

end

av_time=mean(time_diff);

Square_Number=av_time/.2;

beat_Rate=300/Square_Number;

high=max(R_detect_new);

subplot(411);plot(s1);title('Orginal Signal'); //绘制原信号波形图

subplot(412);plot(s1-s2);title('Baseline drift Elimination'); //绘制消除基线漂移波形图

subplot(413);plot(cleanecg);title('Main Signal'); //绘制消除噪声之后的波形图subplot(414);plot(R_detect_new);title('R detected Signal'); //绘制R检测算法检测信号的波形图

text(length(R_detect_new)/2,high,['Beat Rate =

',num2str(fix(beat_Rate))],'EdgeColor','red'); //显示心率

图1 运行结果

在此信号处理过程中用到的处理算法有小波分解以及小波信号重构，用了Daubechies(dbN)小波，Daubechies小波简写为dbN，N是小波的阶数。此程序中db4,表示小波阶数为4。其流程图下：

图2小波算法流程图

2、利用matlab GUI平台设计相关GUI程序

①GUI界面设置

图3 GUI界面设置图

②GUI程序：

function varargout = untitled1(varargin)

gui_Singleton = 1;

gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...

'gui_Singleton', gui_Singleton, ...

'gui_OpeningFcn', @untitled1_OpeningFcn, ...

'gui_OutputFcn', @untitled1_OutputFcn, ...

'gui_LayoutFcn', [] , ...

'gui_Callback', []);

if nargin&&ischar(varargin{1})

gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

if nargout

[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

function untitled1_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject;

guidata(hObject, handles);

function varargout = untitled1_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;

%%设置下拉菜单

function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)load

100_ECG_0_20

a=get(handles.popupmenu1,'value');

switch a

case 1

s1=ECG_1;

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

case 2

s1=ECG_2;

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

End

%%绘制原信号波形图，并将图线设置为红色

function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc&&isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),

get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

load100_ECG_0_20

a=get( handles.popupmenu1,'value')

switch a

case 1

s1=ECG_1;

case 2

s1=ECG_2;

end

subplot(411);plot(s1,'--r');title('Orginal Signal');

%%绘制基线漂移的波形图，图线设置为绿色

function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)

load100_ECG_0_20

a=get(handles.popupmenu1,'value');

switch a

case 1

s1=ECG_1;

s2=smooth(s1,150);

case 2

s1=ECG_2;

s2=smooth(s1,150);

end

subplot(412);plot(s1-s2,'--g');title('Baseline drift Elimination'); %%绘制进行小波变换降噪之后的主信号波形图

function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)

load100_ECG_0_20

a=get( handles.popupmenu1,'value')

switch a

case 1

s1=ECG_1;

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

case 2

s1=ECG_2;

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

end

[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');

[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);

cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);

subplot(413);plot(cleanecg);title('Main Signal');

%%绘制进行R检测之后的波形图

function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)

load100_ECG_0_20

a=get( handles.popupmenu1,'value')

switch a

case 1

s1=ECG_1;

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

case 2

s1=ECG_2;

s2=smooth(s1,150);

ecgsmooth=s1-s2;

end

[C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4');

[d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]);

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth);

cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);

max_value=max(cleanecg);

mean_value=mean(cleanecg);

threshold=(max_value-mean_value)/2;

a5=appcoef(C,L,'db4',5);

C1=[a5;d5;d4;d3];

L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4');

R_detect_squared=R_detect_signal.^2;

for a=1:length(R_detect_squared)

if R_detect_squared(a)>threshold

R_detect_new(a)=R_detect_squared(a);

else

R_detect_new(a)=0;

end

end

mean_R_detect=5*mean(R_detect_new);

for q=1:length( R_detect_new)-1

if R_detect_new(q)

R_detect_new(q)=0;

end

end

d=0;

for b=1:length( R_detect_new)-1

if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0)

d=d+1;

indext(d)= b+1;

end

end

fs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;

time=indext.*1/fs_R_deetect;

ind=0;

for z=1:length(time)-1

ind=ind+1;

time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);

end

av_time=mean(time_diff);

Square_Number=av_time/.2;

beat_Rate=300/Square_Number;

high=max(R_detect_new);

subplot(414);plot(R_detect_new);title('R detected Signal'); function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) global R_detect_new

d=0;

for b=1:length( R_detect_new)-1

if ( R_detect_new(b)==0) & ( R_detect_new(b+1)~=0)

d=d+1;

indext(d)= b+1;

end

end

fs_R_deetect=length(R_detect_new)/20;

time=indext.*1/fs_R_deetect;

ind=0;

for z=1:length(time)-1

ind=ind+1;

time_diff(ind)=time(z+1)-time(z);

end

av_time=mean(time_diff);

Square_Number=av_time/.2;

beat_Rate=300/Square_Number;

high=max(R_detect_new);

set(handles.edit6,'string',num2str(fix(beat_Rate))); //文本编辑框中显示心率

function edit6_Callback(hObject, eventdata, handles)

function edit6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc&&isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),

get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

图4 GUI界面运行结果图

数字信号处理课程设计报告

抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音 信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的学科之一，通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用 软件，它可以将声音文件变换成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！ 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。 关键词：抽样Matlab

目录 一、设计目的： (2) 二、设计原理： (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容： (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)

信号与系统课程设计报告材料

课程设计报告 课程名称信号与系统课程设计指导教师 设计起止日期 学院信息与通信工程 专业电子信息工程 学生 班级/学号 成绩 指导老师签字

目录 1、课程设计目的 (1) 2、课程设计要求 (1) 3、课程设计任务 (1) 4、课程设计容 (1) 5、总结 (11) 参考文献 (12) 附录 (12)

1、课程设计目的 “信号与系统”是一门重要的专业基础课，MATLAB作为信号处理强有力的计算和分析工具是电子信息工程技术人员常用的重要工具之一。本课程设计基于MATLAB完成信号与系统综合设计实验，以提高学生的综合应用知识能力为目标，是“信号与系统”课程在实践教学环节上的必要补充。通过课设综合设计实验，激发学生理论课程学习兴趣，提高分析问题和解决问题的能力。 2、课程设计要求 （1）运用MATLAB编程得到简单信号、简单信号运算、复杂信号的频域响应图； （2）通过对线性时不变系统的输入、输出信号的时域和频域的分析，了解线性时不变系统的特性，同时加深对信号频谱的理解。 3、课程设计任务 （1）根据设计题目的要求，熟悉相关容的理论基础，理清程序设计的措施和步骤； （2）根据设计题目的要求，提出各目标的实施思路、方法和步骤； （3）根据相关步骤完成MATLAB程序设计，所编程序应能完整实现设计题目的要求； （4）调试程序，分析相关理论； （5）编写设计报告。 4、课程设计容 （一）基本部分 （1）信号的时频分析 任意给定单频周期信号的振幅、频率和初相，要求准确计算出其幅度谱，并准确画出时域和频域波形，正确显示时间和频率。 设计思路： 首先给出横坐标，即时间，根据设定的信号的振幅、频率和初相，写出时域波形的表达式；然后对时域波形信号进行傅里叶变化，得到频域波形；最后使用plot函数绘制各个响应图。 源程序： clc; clear; close all; Fs =128; % 采样频率 T = 1/Fs; % 采样周期 N = 600; % 采样点数 t = (0:N-1)*T; % 时间，单位：S x=2*cos(5*2*pi*t);

心电信号采集电路实验报告.doc

心电放大电路实验报告 一概述 心脏是循环系统中重要的器官。由于心脏不断地进行有节奏的收缩和舒张活动，血液才能在闭锁的循环系统中不停地流动。心脏在机械性收缩之前，首先产生电激动。心肌激动所产生的微小电流可经过身体组织传导到体表，使体表不同部位产生不同的电位。如果在体表放置两个电极，分别用导线联接到心电图机(即精密的电流计)的两端，它会按照心脏激动的时间顺序，将体表两点间的电位差记录下来，形成一条连续的曲线，这就是心电图。 普通心电图有一下几点用途 1、对心律失常和传导障碍具有重要的诊断价值。 2、对心肌梗塞的诊断有很高的准确性，它不仅能确定有无心肌梗塞，而且还可确定梗塞的病变期部位范围以及演变过程。 3、对房室肌大、心肌炎、心肌病、冠状动脉供血不足和心包炎的诊断有较大的帮助。 4、能够帮助了解某些药物（如洋地黄、奎尼丁）和电解质紊乱对心肌的作用。 5、心电图作为一种电信息的时间标志，常为心音图、超声心动图、阻抗血流图等心功能测定以及其他心脏电生理研究同步描纪，以利于确定时间。 6、心电监护已广泛应用于手术、麻醉、用药观察、航天、体育等的心电监测以及危重病人的抢救。 二系统设计 心电信号十分微弱，频率一般在0.5HZ-100HZ之间，能量主要集中在17Hz附近，幅度大约在10uV-5mV之间，所需放大倍数大约为500-1000倍。而50hz工频信号，极化电压，高频电子仪器信号等等干扰要求心电信号在放大的过程中始终要做好噪声滤除的工作。下图为整体化框图。 三具体实现 电路图如下： 1 导联输入： 导联线又称输入电缆线。其作用是将电极板上获得的心电信号送到放大器的输入端。心脏

数字信号处理课设+语音信号的数字滤波

语音信号的数字滤波 ——利用双线性变换法实现IIR数字滤波器的设计一．课程设计的目的 通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法；熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法，掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法，掌握数字滤波器的计算机仿真方法，并能够对设计结果加以分析。 二．设计方案论证 1.IIR数字滤波器设计方法 IIR数字滤波器是一种离散时间系统，其系统函数为 假设M≤N，当M＞N时,系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个(M-N)的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和，它 是数学上的一种逼近问题，即在规定意义上（通常采用最小均方误差准则）去逼近系统的特性。如果在S平面上去逼近，就得到模拟滤波器；如果在z平面上去逼近，就得到数字滤波器。 2.用双线性变换法设计IIR数字滤波器 脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S平面到Ｚ平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点，可以采用非线性频率压缩方法，将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T～π/T之间，再用z=e sT转换 平面的-π/T～π到Z平面上。也就是说，第一步先将整个S平面压缩映射到S 1 /T一条横带里；第二步再通过标准变换关系z=e s1T将此横带变换到整个Z平面上去。这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系，消除了多值变换性，也就消除了频谱混叠现象，映射关系如图1所示。 图1双线性变换的映射关系 为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上，可以通过以下的正切变换实现

数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告 设计题目： IIR滤波器的设计 专业： 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2010年月日

1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法； 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果； 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用，了解实验平台的程序设计方法； 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱，确定滤波器的技术指标； 3、根据指标设计一个IIR 滤波器，得到该滤波器的系统响应和差分方程，并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台，编写相关的Matlab 程序； 4、使用实验平台处理语音信号，记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台，参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音，保存为wav 格式，录音参数为：采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码，如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件，观察并记录其波形及频谱（可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录）。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数：通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器，得到系统函数及差分方程，并记录得到系统函数及差分方程，并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7，如果不能达到要求，需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中，系统函数的表示公式为：

因此，必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间（WorkSpace）中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况，并试听处理前后声音的变化，将结果记录，写入设计报告。 3.2实验程序 （1）Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果（如图）： N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页

心电数据处理与去噪

燕山大学 课程设计说明书题目心电数据处理与去噪 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 11级仪表一班 学号： 110103020036 学生姓名：张钊 指导教师：谢平杜义浩 教师职称：教授讲师

燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年7月 5 日

摘要 (2) 第1章设计目的、意义 (3) 1.1 设计目的 (3) 1.2设计内容 (3) 第2章心电信号的频域处理方法及其分析方法 (4) 2.1小波分析分析 (4) 2.2 50hz工频滤波分析 (10) 第3章 GUI界面可视化 (14) 学习心得 (15) 参考文献 (15)

信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电 它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 关键字：信号处理心电信号Matlab

第一章设计目的、意义 1 设计目的 进行改革，增大学生的自主选择权，让学生发展自己的兴趣，塑造自己未来的研究发展方向。课程设计的主要目的： （1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。 （2）培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。 （3）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 （4）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。 (1) 处理对象：心电数据； (2) 内容：心电数据仿真，心电数据处理（仿真数据，真实数据）； (3) 结果：得到处理结果。 2.2 设计内容： （1）心电数据仿真； （2）心电数据处理； （3）分析处理结果。 （4）可视化界面设计 2.3 实验原理 2.3.1心电产生原理 我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中

数字信号处理课设共18页文档

数字信号处理课程设计 姓名：刘倩 学号：201014407 专业：信息与计算科学 实验一：常见离散信号产生和实现 一、实验目的： 1、加深对常用离散信号的理解； 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理： 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即： 2．单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3．正弦序列 在MATLAB 中 4．复指数序列 在MATLAB 中 5．指数序列 在MATLAB 中

实验内容：由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码： n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果： 实验二：离散系统的时域分析 实验目的：加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理：离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述： 输入信号分解为冲激信号， 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式：

当N k d k ,...2,1,0==时，h[n]是有限长度的（n ：[0，M]），称系统为FIR 系统；反之，称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积，用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容：用MATLAB 计算全解 当n>=0时，求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码： n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果： 结果分析：有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用

数字信号处理课程规划报告

数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业： 班级： 姓名： 指导老师： 二0 0五年一月一日

目录 设计过程步骤（） 2.1 语音信号的采集（） 2.2 语音信号的频谱分析（） 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应（） 2.4 用滤波器对信号进行滤波（） 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱（） ●心得和经验（）

设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机，录制了一段开枪发出的声音，时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用，我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下： [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在Matlab中，我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性性。到此，我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下： n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形：

数字信号处理课程设计报告 杨俊

课程设计报告 课程名称数字信号处理 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级1281 学号201213120101 姓名杨俊 指导教师彭祯韩宁 2014年12月5日

湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字信号处理 课题数字滤波器设计 及在语音信号分析中的应用专业班级通信工程1281班 学生姓名杨俊 学号201213120101 指导老师彭祯韩宁 审批 任务书下达日期2014 年12月5日 任务完成日期2014 年12月13日

《数字信号处理》课程设计任务书 一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课，是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践，使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解；巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能，掌握数字信号处理的基础理论和处理方法，提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力，为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 二、课程设计题目 题目1：数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 1、设计步骤： （1）语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件，要求长度不小于10秒，并对录制的信号进行采样；录制时可以使用Windows自带的录音机，或者使用其它专业的录音软件，录制时需要配备录音硬件（如麦克风），为便于比较，需要在安静、干扰小的环境下录音。 然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。 （2）语音信号分析 使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽，并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。 （3）含噪语音信号合成 在MATLAB软件平台下，给原始的语音信号叠加上噪声，噪声类型分为如下几种：①白

心电信号处理昆明理工大学

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016 —20 17 学年第二学期） 课程名称：生物医学信号处理开课实验室：设备编号：实验日期：2018年5月30日 一、实验目的 1、对心电信号的记录、处理、心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。 2、能利用MATLAB GUI设计简单的GUI程序。 二、实验原理 1、心电信号的特点： 心电信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级，且能量主要在几百赫兹以下；干扰即来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等，也来自生物体外，如工频干扰，信号拾取时因不良接地等引入的其他外来干扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠（如工频干扰等）。 2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。 3、基线漂移：基线漂移是因呼吸、肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下飘逸的情况。 三、实验内容 1、对心电信号处理 主程序：

clear;close all;clc; load 100_ECG_0_20 //加载心电信号 %%%Eliminate Baseline Drift //消除基线漂移 s1=ECG_2; //把心电信号ECG-2赋给s1 s2=smooth(s1,150); //利用移动平均法对s1做平滑处理 ecgsmooth=s1-s2; //消除基线漂移 %%%apply Wavelet Transform //应用小波变换 [C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4'); //用db4对ecgsmooth进行8层分解，其中返回的近似和细节都存放在C中，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度（阶数为4阶） [d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]); //提取小波的细节系数%%%Denoise //降噪，消除干扰 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth); //返回小波除噪和压缩后的信号cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);//通过门限阈值处理得到小波系数（执行降噪操作） %%%thresholding1 //取阈值 max_value=max(cleanecg); //最大值（波峰） mean_value=mean(cleanecg); //最小值（波谷） threshold=(max_value-mean_value)/2; //最大值与最小值差的一半作为阈值 %%%R detection algorithm//用R检测算法检测信号 a5=appcoef(C,L,'db4',5);//取分解后的近似部分，也就是第5层低频系数 C1=[a5;d5;d4;d3]; // L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4'); //用二维小波分解的结果C1，L1重建信号 R_detect_squared=R_detect_signal.^2; //对R检测信号求平方 %%%Beat_Rate_Extraction_Algorithm //计算心率 for a=1:length(R_detect_squared) if R_detect_squared(a)>threshold R_detect_new(a)=R_detect_squared(a); Else R_detect_new(a)=0; end end mean_R_detect=5*mean(R_detect_new); for q=1:length( R_detect_new)-1 if R_detect_new(q)

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计

河南科技大学 课程设计说明书 课程名称医学信号处理 题目基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计（2） 院系医学技术与工程学院 班级医疗器械工程111班 学生姓名 指导教师侯海燕宋卫东＿ 日期2014年9月11号

课程设计任务书 （指导教师填写） 课程设计名称医学信号处理学生姓名专业班级医疗器械工程111班 设计题目基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计（2） 一、课程设计目的 1．熟练掌握使用MATLAB程序设计方法 2．掌握数字信号处理的基本概念、理论、方法 3．掌握序列离散傅里叶变换的MATLAB实现，并进行频谱分析 4．熟练掌握使用MATLAB设计IIR或FIR数字滤波器 5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理 二、设计内容、技术条件和要求 一）设计内容与技术条件 1．根据给定的一段MIT-BIH心电信号（101号），画出心电信号的时域波形和频谱图（幅频和相频）； 2．根据心电信号频率范围及其噪声的频率范围设计2个滤波器（一个IIR，一个FIR）实现对心电信号滤波。滤波器的种类（高通，低通，带通，带阻），滤波器性能指标（通阻带截止频率，衰减系数），滤波器的设计方法（IIR有冲击响应不变法和双线性变换法，FIR有窗函数法及频率抽样法）等自行设计。要求输出所设计的滤波器的系统函数，画出滤波器的频率响应（幅频响应和相频响应）曲线； 3．用该滤波器对心电信号进行滤波，画出滤波以后心电信号的时域波形和频谱（幅频）；分析信号滤波前后心电信号的时域和频域的变化；

4．两个滤波器滤波效果异同分析； 5．运用GUI设计一个心电信号处理系统界面。（选作） 二）设计要求 1．根据滤波器的性能指标要求，设计数字滤波器； 2．程序中按照IIR滤波器的步骤一步步完成设计；尽可能的少调用MATLAB自带 的函数文件；

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课 程 设 计 院系：电子信息与电气工程学院 专业：电子信息工程专业 班级：电信班 姓名： 学号： 组员：

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯

目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)

脉搏信号处理课程设计

目录 摘要 ................................................................................. 错误！未定义书签。第一章绪论 (2) 第二章滤波器的设计 (3) 第三章时域分析 (5) 第四章频域分析......................................................... 错误！未定义书签。第五章程序及图形....................................................... 错误！未定义书签。第六章结果分析......................................................... 错误！未定义书签。心得体会、致谢 .............................................................. 错误！未定义书签。参考文献.......................................................................... 错误！未定义书签。

摘要 脉搏是人体重要的动力学信号之一,它能反映人体心脏器官和血液循环系统的生理变化,在临床健康观察和疾病诊断中十分重要。随着电子技术与计算机技术的发展,将人体脉搏信号转化为电信号进行检测与分析,实现智能化的脉搏检测与分析技术,已是生物医学工程领域的发展方向。 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 第一章绪论 1.1 设计内容及要求 1．睡意检测实验与数据采集 2. 脉搏信号分析 （1）设计滤波器，实现对脉搏信号的噪声抑制。 （2）时域分析：波形特征检测。 （3）功率谱分析：对消噪后的信号进行功率谱分析。要求计算信号的功率谱、功率谱峰值、峰值频率。 3.信号特征分析。

郑州大学数字信号处理课程设计报告

实验一：基于DFT的数字谱分析以及可能出现的问题 一、实验目的： 1.进一步加深对DFT的基本性质的理解。 2.掌握在MATLAB环境下采用FFT函数编程实现DFT的语句用法。 3.学习用DFT进行谱分析的方法，了解DFT谱分析中出现的频谱泄露和栅栏效应现 象，以便在实际中正确应用DFT。 二、实验步骤: 1.复习DFT的定义、物理含义以及主要性质。 2.复习采用DFT进行谱分析可能出现的三个主要问题以及改善方案。 3.按实验内容要求，上机实验，编写程序。 4.通过观察分析实验结果，回答思考题，加深对DFT相关知识的理解。 三、上机实验内容: 1.编写程序产生下列信号供谱分析用： 离散信号： x1=R10(n) x2={1,2,3,4,4,3,2,1}，n=0,1,2,3,4,5,6,7 x3={4,3,2,1, 1,2,3,4}，n=0,1,2,3,4,5,6,7 连续信号： x4=sin(2πf1t)+sin(2πf2t) f1=100Hz, f2=120Hz，采样率fs=800Hz 2.对10点矩形信号x1分别进行10点、16点、64点和256点谱分析，要求256点 频谱画出连续幅度谱，10点、16点和64点频谱画出离散幅度谱，观察栅栏效应。 3.产生信号x2和x3分别进行8点、16点谱分析，画出离散幅度谱，观察两个信 号的时域关系和幅度谱的关系。 4.对双正弦信号x4以采样率fs=800Hz抽样，生成离散双正弦信号并画出连续波形； 对离散双正弦信号进行时域截断，截取样本数分别为1000、250、50。对不同样本的双正弦信号分别进行1024点谱分析，画出连续幅度谱，观察频谱泄露现象。

ECG(心电图)

1．引言 心脏是血液循环的动力器官。心肌细胞的任何活动，都伴随着电的变化，这是一种生物电。把特制的、有放大装置的电流计连接到体表，就可将每一心动周期内所发生的电位变化描记成连续的曲线，即心电图（简称ECG）。由于各种病理原因引起的心脏疾病，几乎都和心脏的生物电活动相关，因此，心电图反映出心血管病人的许多病变信息，所以，它是心血管疾病诊断中十分重要的一种方法。 早期的ECG分析完全由医生用人工的方法完成。这一过程不仅费时费力，且可靠性不高。计算机辅助的ECG分析与诊断系统的研究始于五十年代末，在计算机辅助的ECG分析与诊断系统中，心电图中常存在由于各种干扰而造成的心电图的改变，这种改变称为心电图伪差。伪差给心电图诊断带来一定的困难。所以，从带有伪差的实际心电图中正确检测出我们需要的信息是很多科研工作者愿意研究的课题。随着生活水平的提高，人们对健康的重视程度也愈来愈强。心血管疾病是现代人患病率最高的疾病之一。心电图能够反映出心血管病患者不少的病变信息，所以，对心电图的研究具有很重要的意义。 在心电图中，每一个周期波形代表一个心动周期，它是由以下各个波和时间段构成的（图 1-1）：

图1-1 QRS波群：反映心室肌除极和最早复极过程的电位和时间的变化，但以心室肌除极化为主。 P波：反映心房肌除极过程的电位与时间的变化。 P—R间期：代表激动从窦房结通过心房、心室交界区到心室开始除极的时间。 S—T 间期：从QRS波群终点到T波起点间的线段。它反映心室肌早期复极化过程的电位及时间变化。 T波：反映心室肌晚期复极化过程的电位与时间的变化。 Q—T 间期：从QRS波群起点到T波终点间的时间。代表心室肌除极化与复极化的时间。 当心脏有病变时，将使相应的心电波形有所改变。例如，QRS波群电压增高主要原因是心室肥大，S—T波段抬高有可能是心肌梗死，T波倒置有可能是心肌缺血等。 本设计中应用的标准心电信号ECG_X1是由UW DigiScope软件产生的，并以文本文件的形式存于Matlab的Work文件夹中。而各种噪声是用Matlab编写程序添加的。程序如下：clear %清除内存中的变量和函数 clc %清屏幕 fs=150; %设置取样频率 N = 512; %设置取样点数 load ECG_X1.txt %调出由UW DigiScope软件生成的标准心电图数据 x=( ECG_X1/256)'; %归一化 f=fs/N*(0:N/2-1); %设置频谱分辨率 k=0:N-1; %设置离散频率变量 z1=0.2*sin(2*pi*50*k/fs); %设置50HZ工频噪声 z2=0.2*sin(2*pi*49.5*k/fs); %设置频率偏移50HZ工频噪声

数字信号处理课程设计 1

（一）用窗函数法设计FIR数字滤波器 一、设计题目用窗函数法设计FIR数字低通滤波器 二、设计目的 1. 熟悉设计线性相位数字滤波器的一般步骤。 2. 掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 3. 熟悉各种窗函数的作用以及各种窗函数对滤波特性的影响。 4. 学会根据指标要求选取合适的窗函数。 三、设计原理 窗函数法又称为傅里叶级数法，FIR数字滤波器的设计问题就是要所设计的FIR数字滤波器的响应H(ejw)去逼近所要求的理想滤波器的响应Hd(ejw)。从单位取样响应序列来看，就是使所设计的滤波器的h(n)逼近理想单位取样响应序列hd(n)。而且Hd(ejw)=逐段恒定的，且在频带边界处有不连续点，因此序列hd(n)是无限长的，通过直接截取无限长序列以得到有限长序列的办法，可以形象的比喻为h(n)通过一个窗口所看到的一段hd(n)。因此，h(n)也可以表达为hd(n)和一个窗函数w(n)的乘积，h(n)=w(n)hd(n)。这里的窗函数就是矩形序列RN(n)。 四、实现方法 用MATLAB编程实现给定指标要求的滤波器设计 五、设计内容及要求 1、各窗函数图（假设N=67;） N=67;

n=0:N-1; wn1=ones(1,N); stem(n, wn1);矩形窗 figure; wn2=hamming(N); stem(n, wn2);海明窗 figure; wn3=BARTLETT(N); stem(n, wn3);巴特列特 figure; wn4= Hanning(N); stem(n, wn4);汉宁窗 将窗函数分别画出来 2、计算理想低通滤波器单位冲激响应的源程序function[hd]=ideal(wc,N) q=(N-1)/2; n=0:N-1; m=n-q+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m); 3、计算频率响应的源程序 function[H]=fr(b,a,w); m=0:length(b)-1; l=0:length(a)-1; num=b*exp(-j*m'*w); den=a*exp(-j*l'*w); H=num./den;

《数字信号处理》课程设计,基于MATLAB的音乐信号处理和分析解析

《数字信号处理》课程设计设计题目：基于MATLAB的音乐信号处理和分析 院系：物理工程学院 专业：电子信息科学与技术 学号： 姓名：

一、课程设计的目的 本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制解调、滤波、去噪等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现，使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论以及频谱分析方法和数字滤波器设计方法；使学生掌握的基本理论和分析方法只是得到进一步扩展；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。 二、课程设计的基本要求 1 学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的基本编程语句。 2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。 3 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。 5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。 三、课程设计内容 实验1音乐信号的音谱和频谱观察 使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号（要求：时间不超过5s、文件格式为wav文件） ①使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；（注意：读取的信号时双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）； ②输出音乐信号的波形和频谱，观察现象； 使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。 程序如下： [Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s'); %读取音乐信号 plot(Y); %显示音乐信号的波形和频谱 sound(Y,FS); %听音乐（按照原来的抽样率） Y1=Y(:,1); %由双声道信号变为单声道信号 size(Y1) figure subplot(2,1,1);

数字信号处理数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用的课程设计报告

一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课，是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践，使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解；巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能，掌握数字信号处理的基础理论和处理方法，提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力，为以后的工作和学习打下基础。 二、课程设计题目 方向二：数字滤波器设计及在心电信号滤波中的应用。 三、课程设计步骤： 1、心电信号采集 心电信号作为心脏电活动在人体体表的表现，信号一般比较微弱，幅度在10μV~5mV，频率为0.05~100Hz。在心电信号的采集、放大、检测及记录过程中，有来自外界的各种干扰。记录一段时间内的人体心电信号波形，要求长度不小于10秒，并对记录的信号进行数字化，保存为数据文件；这里，请同学们使用美国的MIT/BIH心电原始数据，由实验老师给出一定长度的的心电原始数据，数据保存在文件“a01.txt～a10.txt”中，在MATLAB中通过如下语句读取：load ‘a01.txt’; %从当前路径下的a01.txt文件读取心电原始数据到变量a01中，a01为二维数据，第一列%为心电信号时间，第二列为心电信号幅度。 2、心电信号分析 使用MATLAB绘出数字化后的心电信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽，并说明心电信号的基本特征。 3、含噪心电信号合成 在MATLAB软件平台下，给原始的心电信号叠加上噪声或干扰，干扰类型分为

如下几种：（1）白噪声；（2）工频干扰（50Hz）；（3）谐波干扰（二次、三次谐波为主，分别为100Hz、150Hz）；（4）其它干扰，可设置为低频、高频、带限噪声，或冲激干扰。绘出叠加噪声后的心电信号时域和频谱图，在视觉上与原始心电信号图形对比，绘出其时域波形差，分析频域基本特征变化。 4、数字滤波器设计及滤波,完成以下题目中的一个 给定滤波器的规一化性能指标（参考指标,实际中依据每个同学所叠加噪声情况而定）例如：通带截止频率wp=0.25*pi, 阻通带截止频率ws=0.3*pi; 通带最大衰减Rp=1 dB; 阻带最小衰减Rs=15 dB，每个题目至少设计出5个用不同方法的不同类型滤波器。 题目（1）：采用窗函数法与等波纹法分别设计各型FIR滤波器（低通、高通、带通、带阻中的至少3种类型）来对叠加干扰前后的心电信号进行滤波处理，绘出滤波器的频域响应，绘出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；在相同的性能指标下比较各方法的滤波效果，并从理论上进行分析（或解释）。 题目（2）：采用双线性变换法与脉冲响应不变法，分别利用不同的原型低通滤波器（Butterworth型与切比雪夫I型）来设计各型IIR滤波器（低通、高通、带通、带阻中的至少3种类型），绘出滤波器的频域响应；并用这些数字滤波器对含噪心电信号分别进行滤波处理，比较不同方法下设计出来的数字滤波器的滤波效果，并从理论上进行分析（或解释）。 5、心电信号波形观察、频谱观察 对滤波后的心电信号观察其时域、频域特征变化。绘出滤波后、滤波前、加噪后三个心电信号的差值波形，观察相互间的差异性；同时，分析频谱变化。 四、课程设计要求 1、在一周内学生须上机16小时以上，程序调试完后，须由指导老师在机器 上检查运行结果，经教师认可后的源程序可通过打印机输出，并请教师在程序清单上签字。 2、课程设计报告内容和格式：设计题目，设计的详细步骤，设计过程中的 结果、图形等，设计总结。

ECG信号处理

精确心电图(ECG)信号处理 来源：本站整理作者：叶子2011年08月31日 11:42 分享 [导读]心电图(ECG)是用来捕捉心脏在一段时间内情况的反映，它通过外部电极连接到皮肤转换成电信号来采集。心脏外面形成的每个细胞膜都有一个关联电荷，它在每次心跳期间去极化。它以微 关键词：ECG心电图信号处理 心电图(ECG)是用来捕捉心脏在一段时间内情况的反映，它通过外部电极连接到皮肤转换成电信号来采集。心脏外面形成的每个细胞膜都有一个关联电荷，它在每次心跳期间去极化。它以微小电信号的形式出现在皮肤上，可以通过心电图探测到并放大显示。 早在1900年Willem Einthoven就发明了第一台实用的心电图。该系统很笨重，需要很多人去操纵它。病人需要把他的胳膊和腿放到含有电解液的大型电极中。今天的心电监护设备结构紧凑，携带方便，这样病人走动时也可以带着。家用十二导联心电图可以装在口袋里。 心电图基础： 文中这个关于心电图的术语“导联(lead)”，指的是两个电极间的电压差，这就是设备记录下来的差异。例如，“Lead_I”是左臂和右臂电极之间的电压。Lead_I和Lead_II都指的是肢体导联。V1-V6指的是胸部导联。心电图追踪V1就是Vc1电压(胸部电极的电压)，和Lead_I，Lead_II ，Lead_ III的平均电压之间的差别。一个标准的十二导联心电图系统包括八个真实数值和四个派生值。表1给出了各种导联电压(真实的和派生的)的简介。 导联名称计算注释

这是一个真实导联，显示在心电图轨迹中。 表1：导联名称及心电图记录位置。 一个典型的心电图波形如图1所示。X轴表示时间刻度。在这里每格(5毫米)对应的是20毫秒。Y轴显示的是捕获信号的振幅。Y轴上每格(5毫米)对应的是0.5 毫伏。(10毫米/毫伏及25毫米/秒)