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心电信号预处理滤波器设计的原理是通过滤波器对心电信号进行去噪和去干扰，以提取出有效的心电信号特征。滤波器可以根据不同的频率范围选择不同的滤波器类型，常用的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
低通滤波器用于去除高频噪声，保留低频心电信号特征。它允许通过低于某个截止频率的信号成分，并且抑制高于该频率的信号成分。
高通滤波器用于去除低频噪声，保留高频心电信号特征。它允许通过高于某个截止频率的信号成分，并且抑制低于该频率的信号成分。
带通滤波器用于保留某个频率范围内的信号成分，抑制其他频率范围的信号成分。它允许通过两个截止频率之间的信号成分，并且抑制低于第一个截止频率和高于第二个截止频率的信号成分。
带阻滤波器用于抑制某个频率范围内的信号成分，保留其他频率范围的信号成分。它抑制两个截止频率之间的信号成分，并且允许低于第一个截止频率和高于第二个截止频率的信号成分。
滤波器的设计可以使用不同的方法，例如FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器。FIR滤波器具有线性相位特性和稳定性，而IIR滤波器具有较高的滤波效率。
%%%%%%%%%% 数据读取
ECG=load(‘1record.dat’);
l=length(ECG);
t=[150/l:150/l:30]
x=ECG(4,:); %可取不同的组
y=x(1:5:end)
figure(1)
plot(t, 20*log(abs(y)));
title(‘含噪心电信号’);
xlabel(‘时间（s）’);
ylabel(‘幅度（dB）’);
axis([0 15 179 183])
%%%%%%%%%% 频域分析
n=4000
m=abs(fft(y,n));
fs=200;
f=fs/n*(0:n-1);
figure(2)
plot(f, m);
title(‘心电信号的频谱图’);
xlabel(‘频率 f/Hz’);ylabel(‘幅值/db’);
axis([0 100 -100 40000])
%%%%%%%%%% 加入工频噪声 时域及频域分析
x=20sin(250pit);
y1=y+x;
figure(3);
subplot(211);
plot(t, 20*log(abs(y1)));
axis([0 15 179 183])
title(‘加工频噪声时域波形’);
xlabel(‘时间t/s’);ylabel(‘幅值/db’);
k=abs(fft(y1,n));
subplot(212);
plot(f,k);
axis([0 100 0 40000])
title(‘加工频噪声频谱图’);
xlabel(‘频率 /Hz’);ylabel(‘幅值’)
%%%%%%%%%% 工频噪声的滤除 巴特沃思
fs=200;
wp=[47 53]*2/fs;
ws=[42 58]*2/fs;
Rp=3;Rs=45;
[N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs) % N=6
[b,a]=butter(N,wn,‘stop’)
figure(4)
[H,W]=freqz(b,a,1024);%生成滤波器的幅频响应
k=0:1023;
plot((fs/2)/1024 *k,abs(H));%输出滤波器的频率响应
axis([0 100 0 1.2])
grid on
title(‘巴特沃思陷波器频率响应’)
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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