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5基于MATLAB的心电信号分析处理案例目录 11.1.1心电信号噪声及干扰分析 1 1 21.1.5归一化处理 4 4 心电信号非常微弱，幅值为MV级，频率为0.05-100Hz之间，容易被外部(1)工频干扰：由于室内的照明及动力设备会影响到人体的分布电容，会造成频率包括50Hz基波和各成分的谐波，称之为工频干扰。(2)肌电干扰：肌肉收缩时将会产生肌电，这种肌电信号会对我们所需要(3)基线漂移：硬件放大器温漂是对心电信号的基线漂移产生影响的主要样率、通道数、长短及降噪法都存在差异。本文选择的数据集如下表3-1:5ab医院c医院d医院/实验室e医院/实验室f医院数据集准备就绪后，设计中需要对本文的心电信号数据集进行读取，读取的本文数据集心电信号如3-1所示：010000200001.1.3数字滤波方法简介对于目前的滤波设计方面，主要有数字滤波技术和硬件滤波技术。数字滤波技术有中值滤波、平均值滤波、FIR滤波器、小波变换及神经网络等技术。硬件电路设计中一般采用滤波电容、屏蔽、接地等措施，以增大其共模抑制比，优化硬件电路的导线连接方式、使用良好的器件等都可以有效的降低噪声的干扰。但是对于心电信号这种极其微弱的信号来说，光依靠硬件电路中的抗干扰措施是无法获得优质的心电信号，还需要采用数据滤波进行去噪、抗干扰。在进行心电信号数据集的制作过程中，由于环境干扰使得制作的心电信号数据集存在一定的噪声影响，所以本文对心电信号数据集进行了数字滤波处理，主要为了滤除心电信号中的高频噪声和直流噪声，要尽可能的多保留心电信号的主要特征。本文使用5巴特沃斯中值滤波器对心电信号进行数字滤波处理。如图3-2所示为数字滤波处理后的心电信号。—0.051000020000300004图3-2数字滤波后的心电信号基于MATLAB的心电信号检测与分析系统的设计与实现信号进行下采样处理，上述已经采用中值滤波的方式对25HZ-400HZ心电信号进行了滤波处理，由奈奎斯特采样定律可知需要对本文的心电信号进行1000HZ的下采样处理。如图3-3所示为下采样的心电信号。05000图3-3下采样的心电信号图3-4所示为归一化的心电信号。05000图3-4归一化的心电信号9进行切割处理。如图3-5为切割后的心电信号0图3-5切割后的心电信号1.2心电信号特征提取能的保留心电信号中的有用特征，降低信号中的噪声。如图3-6所示为三种不同类的二阶谱特征图。可以由图中看出，不同类型的心电信号，其二阶谱图差异非常的大。1.3神经网络算法本文使用改进的AOCT卷积神经网络对心电信号进行训练。AOCT卷积神经网络可以更好的提取得到二阶谱中的心电特征，从而对心电信号特征进行分类处理，非常适合本文的设计需求。AOCT神经网络共有4个卷积块，包括卷积层、

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