1.课题概述
通过高通滤波器对ECG信号进行滤波，然后再统计其心率。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
```Fs = Fs1;
dt = 1/Fs;
N = size(t,1);
%调用滤波器进行滤波
sim('Filter',t);
subplot(212);
plot(t,Dat_filter);
title('滤波后的ECG数据');
xlabel('Time(s)');
ylabel('Voltage');
%计算心率
Pk_Ecg = abs(Dat_filter).^2;
avg = mean(Pk_Ecg);
[~,locs] = findpeaks(Pk_Ecg,t,'MinPeakHeight',8avg,'MinPeakDistance',0.3);
hbpm = length(locs)60/t(N);
title(['统计心率为:',num2str(hbpm)]);
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```
4.系统原理简介
4.1 ECG信号简介
ECG（心电图）是一种记录心脏电活动随时间变化的图形表示。它通常由多个波形组成，包括P波、QRS波群和T波。心率（HR）可以通过测量R波之间的时间间隔（RR间期）来计算。
4.2 高通滤波器原理
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：
[ y[n] = a_0 x[n] - a_1 x[n-1] + a_2 x[n-2] - b_1 y[n-1] + b_2 y[n-2] ]
其中，( a_0, a_1, a_2, b_1, b_2 ) 是滤波器的系数。
4.3 心率统计
心率统计通常涉及检测ECG信号中的R波，并计算相邻R波之间的时间间隔。这个间隔被称为RR间期，它的倒数乘以60可以得到心率（以每分钟心跳次数表示）。
基于高通滤波器的ECG信号滤波是去除低频噪声和基线漂移的有效方法。通过适当设计的滤波器，可以提取出干净的ECG信号，进而准确检测R波并计算心率。在实际应用中，滤波器的设计和实现需要综合考虑信号的特性、噪声的类型以及计算资源的限制。
