【心电信号】心电图自动诊断【含GUI Matlab源码 3074期】

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?一、心电信号处理简介

1 引 言
心电信号在采集和传输过程中往往会受到工频干扰的影响，这是由于电源频率的干扰信号混入到心电信号中所导致的。为了减少这种干扰对心电信号的影响，可以采取一些方法来进行处理，其中包括平滑滤波。

平滑滤波是一种常用的信号处理方法，用于去除信号中的高频噪声和干扰。在心电信号中，工频干扰往往具有较高的频率，可以通过低通滤波器来进行滤除。

一种常用的平滑滤波方法是移动平均滤波（Moving Average Filter）。该方法通过计算一段时间窗口内心电信号的平均值来获得平滑后的信号。具体操作是，将心电信号划分为若干个时间窗口。
ECG是一种基本的人体生理信号, 具有重要的临床诊断价值。其特点是信号微弱, 信噪比小, 一般正常人的心电信号频率在0.05～100 Hz范围内, 幅度为10 μV (胎儿) ～5 mV (成人) 。在检测心电信号时, 易受到仪器、人体活动等方面的影响, 所检测的心电信号常伴有干扰。心电信号的干扰主要有以下3种:工频干扰、基线漂移和肌电干扰。心电信号的干扰对心电数据分析和处理有很大的影响。因而, 利用数字滤波技术滤除心电信号中存在的各种干扰, 准确检测心电信号, 是心电信号处理的重要工作。

自适应信号处理是近十几年来发展迅速的信号处理方法, 其特点是在没有先验知识的情况下, 直接利用观测数据不断递归更新处理参数, 以逐步逼近某一最优值。小波分析同样是近些年来发展起来的一种新的数学理论和方法, 目前已被成功地应用于许多领域。作为一种新的时频分析方法, 小波分析由于具有多分辨分析的特点, 能够聚焦到信号的任意细节进行多分辨率的时频域分析, 因而被誉为“数学显微镜”。

国内刊物对ECG信号的消噪问题研究虽多, 但一般只是针对某种噪声干扰, 或仅借助于经典滤波方法, 且因肌电干扰较难滤除而对其论述甚少。我们则综合利用LMS自适应算法及小波理论等现代数字信号处理方法, 对心电信号检测过程中引入的上述3种噪声干扰, 系统而有针对性的设计了相应滤波器——自适应陷波器、小波变换滤波器及自适应信号分离器, 来滤除50 Hz工频干扰、基线漂移、肌电干扰等噪声, 特别是对于肌电干扰的滤除进行了尝试。经仿真与实验结果表明, 上述滤波器能有效地消除相应噪声, 得到滤波效果较好的心电信号。

2、心电图自动诊断
心电图自动诊断是一种利用人工智能技术对心电图进行分析和解读的方法。通过对大量已知的心电图数据进行训练，机器学习模型可以学习到不同心电图特征与疾病之间的关联，从而能够快速而准确地进行诊断。

自动诊断系统可以帮助医生快速识别心电图中的异常，并提供可能的诊断结果或建议。它可以帮助医生在处理大量心电图时提高工作效率，并减少人为错误的可能性。

然而，需要注意的是，自动诊断系统仅作为辅助工具使用，医生的专业判断和临床经验仍然至关重要。在进行心电图自动诊断时，医生仍然需要综合考虑患者的临床症状、病史等因素，并结合其他检查结果进行最终的诊断和治疗决策。

?二、部分源代码

function varargout = xindiantu(varargin)

% XINDIANTU M-file for xindiantu.fig
% XINDIANTU, by itself, creates a new XINDIANTU or raises the existing
% singleton*.
%
% H = XINDIANTU returns the handle to a new XINDIANTU or the handle to
% the existing singleton*.
%
% XINDIANTU(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in XINDIANTU.M with the given input arguments.
%
% XINDIANTU(‘Property’,‘Value’,…) creates a new XINDIANTU or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before xindiantu_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to xindiantu_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help xindiantu

% Last Modified by GUIDE v2.5 06-Apr-2016 18:43:10

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @xindiantu_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @xindiantu_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

% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before xindiantu is made visible.
function xindiantu_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to xindiantu (see VARARGIN)

% Choose default command line output for xindiantu
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes xindiantu wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

%
set(gcf,‘outerposition’,get(0,‘screensize’))
set(gcf,‘numbertitle’,‘off’,‘name’,’ ? ? ? ??’);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = xindiantu_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% --------------------------------------------------------------------
function Untitled_1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to Untitled_1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% --------------------------------------------------------------------
function Untitled_2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to Untitled_2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global t0 Xn0 ;
[t0,Xn0]=lurubingli;
subplot(2,1,1);
plot(t0,Xn0(:,1),‘b’,‘tag’,‘l1’);
hold on;
plot(t0,Xn0(:,2),‘r’,‘tag’,‘l2’);
axis([0 10 -2 2]);
title(’ ? ? ?? ‘)
h=legend(’ ‘,‘V2’,‘Location’,‘NorthWest’);
set(h,‘edgecolor’,‘g’);
hold off;
subplot(2,1,2);
fs=1000;
n1=length(Xn0);
n=1:n1;
q=fs*n/n1;
Y=fft(Xn0);
plot(q,abs(Y(:,1)),‘b’,‘tag’,‘l1’);
hold on;
plot(q,abs(Y(:,2)),‘r’,‘tag’,‘l2’);
axis([0 100 0 200]);
title(’ ? ? ? ? ')
hold off;
set(handles.xianxingchazhi,‘visible’,‘on’);
set(handles.boxingduibi,‘visible’,‘on’,‘Enable’,‘off’);
set(handles.fenxi,‘visible’,‘on’,‘Enable’,‘off’);
set(handles.shunshixinlv,‘visible’,‘on’,‘Enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton12,‘visible’,‘on’,‘Enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton13,‘visible’,‘on’,‘Enable’,‘off’);
set(handles.radiobutton2,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton3,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton4,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton5,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton6,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton7,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton8,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton9,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton10,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton11,‘visible’,‘on’);
set(handles.radiobutton12,‘visible’,‘on’);

?三、运行结果

?四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张泾周,张光磊,戴冠中.自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用[J].生物医学工程学杂志. 2006,(05)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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