在Matlab中,可以使用`load`函数或`csvread`函数加载以文本格式存储的ECG数据。读取ECG数据后,可以使用`plot`函数将ECG信号绘制成图形进行显示。以下是一个示例代码: matlab data = load('ecg_data.txt'); time = 1:length(data);创建时间轴 figure; plot(time, data); xlabel('时间(ms)'); ylabel('电压...
修改信号:根据实际需求修改example_signal()函数中的信号生成逻辑,或者直接替换ECG_signal.mat文件中的信号数据。 调整参数:根据信号特性和需求调整main_FSWT()函数中的采样频率Fs和频率范围f1,f2。 运行程序:运行main_FSWT()函数,生成FFT谱和FSWT时频图。 依赖库 Matlab自带函数:如fft、cwt等。 小波函数:如morlet...
PTT、HRV和PRV是通过分析ECG和PPG信号获得的重要生理参数,可以用于评估心血管健康、自主神经系统活动和心率变异性等生理状态。 2 运行结果主函数部分代码: clc; clear all; close all; x=load('day2_0917.txt'); %% ECG signal y=x(1:95000,1); % ECG signal figure,plot(y); title('ECG signal'); ...
1)团队使用信号处理工具箱 Signal Processing Toolbox 中的小波散射函数对 ECG 信号进行了卷积、调制和滤波,提取出了从时域或频域无法直接获得的复杂特征。 2)团队使用分类学习器 Classification Learner App 中的主成分分析(PCA)选项选择了有效特征的线性组合...
高通滤波器(HPF)是一种允许高频信号通过,同时衰减或阻止低频信号的电子滤波器。在ECG信号处理中,高通滤波器常用于去除基线漂移和其他低频干扰。如无限脉冲响应(IIR)或有限脉冲响应(FIR)滤波器,其传递函数或差分方程将更为复杂。例如,一个二阶IIR高通滤波器的差分方程可能是: ...
GRNN神经网络的性能,主要通过对其隐回归单元的核函数的光滑因子来设置的,不同的光滑因子可获得不同的网络性能。 二、核心程序 function [x_delta,x_theta,x_apha,x_beta,S2,S3,S5,S6,S7]=wavelete_energy_decompose(x) %小波分解 [c,l]=wavedec(x,8,'db3'); ...
第一步:加载ECG数据 首先,我们需要加载ECG数据以进行分析。ECG数据可以以多种格式存储,如.txt、.csv或.mat等。如果你有一个.ECG文件,你可以使用load函数将其加载到MATLAB工作区中。例如: data =load('ecg_data.ecg'); 这将把名为'ecg_data.ecg'的文件加载到变量data中。 第二步:数据预处理 在对ECG数据进...
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强,无需预先确定基函数的优点.但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题.采用自适应噪声的完备集成经验模态分解(CEEMDAN)滤波去噪模型。
高通滤波器(HPF)是一种允许高频信号通过,同时衰减或阻止低频信号的电子滤波器。在ECG信号处理中,高通滤波器常用于去除基线漂移和其他低频干扰。如无限脉冲响应(IIR)或有限脉冲响应(FIR)滤波器,其传递函数或差分方程将更为复杂。例如,一个二阶IIR高通滤波器的差分方程可能是: ...