基于EEMD变换的ECG心电信号去噪和心率估计matlab仿真

简介: 本课题基于EEMD变换对ECG心电信号进行去噪处理,并通过MATLAB仿真实现心率估计。研究分析了不同噪声强度下心率估计的准确性,验证方法的可靠性。核心程序采用巴特沃斯滤波器对重构信号滤波,结合希尔伯特变换提取R波峰值以计算心率。系统原理利用EEMD分解有效分离信号与噪声,提升特征提取精度,为临床诊断提供技术支持。仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下仍能保持较高的心率估计准确度。

1.课题概述
基于EEMD变换的ECG心电信号去噪和心率估计matlab仿真,并分析不同大小噪声干扰下,ECG信号心率的估计结果。

2.系统仿真结果
(完整程序运行后无水印)

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3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

```for ij = 1:length(SNRs)
% 认为转置后的imfs矩阵中的第4、5、6行(对应原矩阵的第4、5、6列)所代表的本征模态函数(IMF)包含重要信息,将这三行数据相加得到重构信号
ECG_rect = imfs(4,:)+imfs(5,:)+imfs(6,:);

% 设置低通滤波器的截止频率为230Hz,即希望保留低于230Hz的频率成分通过滤波器
F1 = 230;
% 设置高通滤波器的截止频率为0.05Hz,即希望保留高于0.05Hz的频率成分通过滤波器
F2 = 0.05;
% 设置滤波器的阶数为4,阶数决定了滤波器的滤波特性和性能
FN = 4;
% 使用butter函数设计一个4阶的巴特沃斯(Butterworth)滤波器,根据给定的滤波器阶数、高通和低通截止频率与采样频率的关系确定滤波器的系数b和a
[b,a] = butter(FN,[FNF2/Fs,2F1/Fs]);
% 使用设计好的滤波器(系数为b和a)对重构信号reconstruction进行滤波处理,得到最终的滤波后ECG信号filtered_ECG
filtered_ECG = filter(b,a,ECG_rect);

% 计算滤波后ECG信号filtered_ECG的一阶导数,步长为1/Fs,得到信号的变化率,有助于突出信号中的峰值等特征
decg =(1/Fs)*(diff(filtered_ECG));
hecg = hilbert(decg);
envelope = abs(hecg);

% 根据信号包络的最大值设置一个阈值,这里取最大值的0.6倍作为阈值,用于筛选出可能的R波峰
Lvl = 0.6max(envelope);
% 使用findpeaks函数在信号包络envelope中查找峰值,要求峰值的高度要大于设定的阈值Threshold,返回找到的峰值高度值pks和对应的位置索引locs
[pks,locs] = findpeaks(envelope,'MinPeakHeight',Lvl);
% 根据时间因子和检测到的波峰数量计算心率,通过将时间因子乘以检测到的波峰数量并取整得到近似的心率值
CF(ij) = round(TF
length(pks));
end

figure;
plot(SNRs,CF,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

xlabel('SNR');
ylabel('ECG心率估计值');

```

4.系统原理简介
心电图(ECG)信号是一种重要的生物电信号,它反映了心脏的电活动情况。然而,在采集过程中,ECG 信号往往会受到各种噪声的干扰,如基线漂移、工频干扰、肌电干扰等,这些噪声会影响对 ECG 信号特征的提取和后续的诊断分析。因此,需要对 ECG 信号进行去噪处理。同时,通过对处理后的 ECG 信号进行分析,可以实现心率估计等重要的临床应用。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)及其改进的集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)为 ECG 信号的处理提供了有效的方法。

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