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  • 2018-03-25 16:16:14

        平时我们采集到的或者数据库给的信号,总会存在一些基线漂移,所以本文使用MATLAB设计一个去除基线漂移的滤波器。

    代码如下:

    load d;%下载信号
    fmaxd=5;%截止频率为3Hz
    fs=1000;%采样率1000
    fmaxn=fmaxd/(fs/2);
    [b,a]=butter(1,fmaxn,'low');
    dd=filtfilt(b,a,d);%通过5Hz低通滤波器的信号
    cc=d-dd;          %去除这一段信号,得到去基线漂移的信号
    %绘图
    subplot(2,1,1),plot(d,'b');xlabel("原始信号");
    subplot(2,1,2),plot(cc,'b');xlabel("去除基线漂移的信号")

    结果图:

                         



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  • 调用matlab自带函数,对心电信号ECG实现中值滤波,达到去除基线漂移的目的。建议ECG数据长度不要太大,中值滤波运算速度较慢。
  • 完整代码,可直接运行
  • Matlab去除心电图基线漂移小波包-090CYCU5428028-001.ZIP 在维普下的,拿来分享了. 不过有一个问题不明白,文章中说去除漂移能同时把直流分量也去掉,我不会. 我现在在做论文,需要去除直流,有谁会的教教我.
  • 完整代码已上传我的资源:[【心电信号】基于matlab心电信号去除基线漂移【含Matlab源码 955期】](https://download.csdn.net/download/TIQCmatlab/73403264) **获取代码方式2:** 通过订阅紫极神光博客**付费专栏**...

    一、获取代码方式

    获取代码方式1:
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    二、心电信号中基线漂移的去除方法比较及算法实现简介

    0 引言
    心电信号是生物医学信号中一种低幅低频的微弱信号。基线漂移一般是由于人体呼吸、电极运动等引起, 其一般小于1 Hz。常用的去除方法有中值滤波法、小波变换法、形态学滤波法等。本文简单介绍了几种常用方法并用Matlab实现。以下用于处理的原始心电信号是截取自MIT-BIH数据库的序号为103和114两种数据中的一段数据, 我们通过对比基线漂移严重和微弱两种情况, 比较各种方法的优劣之处, 其中103为较严重漂移的心电数据, 114为漂移较为微弱的心电数据。

    1 方法
    1.1 中值滤波法
    中值滤波的定义就是取信号中的某一点前的N (N为奇数) 个数据, 将这N个数据进行排序, 取数据的中值, 将数据的中值作为该点的数据。将整段信号都做以上处理, 提取出漂移信号, 将原始信号减去漂移信号, 便得到滤波后的效果。测试效果如图1、图2所示。在这里插入图片描述
    图1 中值滤波去除严重基线漂移

    1.2 高通滤波法
    基线漂移的频率成分较低, 所以用高通的方法对基线漂移的去除也有一定的效果。IIR滤波器能用较低的阶数获得较高的频率选择性, 但不具有线性相位。由于心电信号的处理对线性相位的要求不是很高, 所以可以选择IIR滤波器。这里我们选用butterworth滤波器, 截止频率为1 Hz。测试效果如图3、图4所示。
    在这里插入图片描述
    图2 中值滤波去除微弱基线漂移
    在这里插入图片描述
    图3 高通滤波去除严重基线漂移
    在这里插入图片描述
    图4 高通滤波去除微弱基线漂移
    1.3 小波变换法
    根据小波变换多分辨分析理论, 对含噪信号进行多尺度小波分解后, 可以利用信号和噪声在频谱和能量分布上的不同, 直接将噪声所对应的小波分解尺度上的细节分量去除, 然后利用小波逆变换进行信号重构, 就可以有效去除信号中的噪声成份。经过试验得到, 采用小波函数db8对原始信号进行8个尺度的分解, 第8层分解的信号频率与基线漂移的频率接近, 因此将前7层信号重构, 去除第8层信号, 即可得到去除基线漂移的信号。测试效果如图5、图6所示。
    在这里插入图片描述
    图5 小波变换去除严重基线漂移
    在这里插入图片描述
    图6 小波变换去除微弱基线漂移

    三、部分源代码

    clc;
    clear;
    close all;
    
    %% 提取信号
    M = importdata('3.txt');
    fsample=1000;%采样率为1KHz
    
    [mx,my]=size(M);
    Signal=M(:,2);%M的第一列为时间,第二列为信号
    
    length=floor(mx/2);%取原始信号的一半。
    S=Signal(1:length);
    
    %% 高通滤波,去除基线漂移的影响
    disp('-------------------------------------------');
    disp('1:工具箱巴特沃斯高通滤波器');
    disp('2:IIR高通滤波');
    disp('3:FIR高通滤波');
    disp('4:中值滤波');
    disp('5:稀疏小波滤波');
    disp('6:中值+小波滤波');
    disp('-------------------------------------------');
    choose=input('选择滤波方式choose=');
    function [s, err_mse, iter_time]=sparseOMP(x,A,m,varargin)
    [n1 n2]=size(x);
    if n2 == 1
        n=n1;
    elseif n1 == 1
        x=x';
        n=n2;
    else
       error('x must be a vector.');
    end
        
    sigsize     = x'*x/n;
    initial_given=0;  
    err_mse     = [];
    iter_time   = [];
    STOPCRIT    = 'M';
    STOPTOL     = ceil(n/4);
    MAXITER     = n;
    verbose     = false;
    s_initial   = zeros(m,1);
    GradSteps   = 'auto';
    alpha       = 1;
    weakness    = 1;
    
    if verbose
       display('Initialising...') 
    end
    
    switch nargout 
        case 3
            comp_err=true;
            comp_time=true;
        case 2 
            comp_err=true;
            comp_time=false;
        case 1
            comp_err=false;
            comp_time=false;
        case 0
            error('Please assign output variable.')        
        otherwise
            error('Too many output arguments specified')
    end
    
    
    % Put option into nice format
    Options={};
    OS=nargin-3;
    c=1;
    for i=1:OS
        if isa(varargin{i},'cell')
            CellSize=length(varargin{i});
            ThisCell=varargin{i};
            for j=1:CellSize
                Options{c}=ThisCell{j};
                c=c+1;
            end
        else
            Options{c}=varargin{i};
            c=c+1;
        end
    end
    OS=length(Options);
    if rem(OS,2)
       error('Something is wrong with argument name and argument value pairs.') 
    end
    for i=1:2:OS
       switch Options{i}
            case {'stopCrit'}
                if (strmatch(Options{i+1},{'M'; 'corr'; 'mse'; 'mse_change'},'exact'));
                    STOPCRIT    = Options{i+1};  
                else error('stopCrit must be char string [M, corr, mse, mse_change]. Exiting.'); end 
            case {'stopTol'}
                if isa(Options{i+1},'numeric') ; STOPTOL     = Options{i+1};   
                else error('stopTol must be number. Exiting.'); end
            case {'P_trans'} 
                if isa(Options{i+1},'function_handle'); Pt = Options{i+1};   
                else error('P_trans must be function _handle. Exiting.'); end
            case {'maxIter'}
                if isa(Options{i+1},'numeric'); MAXITER     = Options{i+1};             
                else error('maxIter must be a number. Exiting.'); end
            case {'wf'}
                if isa(Options{i+1},'numeric'); alpha       = Options{i+1}; 
                    if alpha <1 weakness =0; else alpha =1; weakness = 1; end          
                else error('wf must be a number. Exiting.'); end
            case {'verbose'}
                if isa(Options{i+1},'logical'); verbose     = Options{i+1};   
                else error('verbose must be a logical. Exiting.'); end 
            case {'start_val'}
                if isa(Options{i+1},'numeric') && length(Options{i+1}) == m ;
                    s_initial     = Options{i+1};   
                    initial_given=1;
                else error('start_val must be a vector of length m. Exiting.'); end
            case {'GradSteps'}
                if isa(Options{i+1},'numeric') || strcmp(Options{i+1},'auto') ;
                    GradSteps     = Options{i+1};   
                else error('start_val must be a vector of length m. Exiting.'); end
            otherwise
                error('Unrecognised option. Exiting.') 
       end
    end
    
    
    
    
    if strcmp(STOPCRIT,'M') 
        maxM=STOPTOL;
    else
        maxM=MAXITER;
    end
    
    if nargout >=2
        err_mse = zeros(maxM,1);
    end
    if nargout ==3
        iter_time = zeros(maxM,1);
    end
    
    
    if          isa(A,'float')      P =@(z) A*z;  Pt =@(z) A'*z;
    elseif      isobject(A)         P =@(z) A*z;  Pt =@(z) A'*z;
    elseif      isa(A,'function_handle') 
        try
            if          isa(Pt,'function_handle'); P=A;
            else        error('If P is a function handle, Pt also needs to be a function handle. Exiting.'); end
        catch error('If P is a function handle, Pt needs to be specified. Exiting.'); end
    else        error('P is of unsupported type. Use matrix, function_handle or object. Exiting.'); end
    
    if initial_given ==1;
        IN          = find(s_initial);
        Residual    = x-P(s_initial);
        s           = s_initial;
        oldERR      = Residual'*Residual/n;
    else
        IN          = [];
        Residual    = x;
        s           = s_initial;
        sigsize     = x'*x/n;
        oldERR      = sigsize;
    end
    
            mask=zeros(m,1);
            mask(ceil(rand*m))=1;
            nP=norm(P(mask));
            if abs(1-nP)>1e-3;
                display('Dictionary appears not to have unit norm columns.')
            end
    
    if verbose
       display('Main iterations...') 
    end
    tic
    t=0;
    normA=(sum(A.^2,1)).^0.5;
    NI = 1:size(A,2);
    p=zeros(m,1);
    DR=Pt(Residual);
    [v I]=max(abs(DR(NI))./normA(NI)');
    INI = NI(I);
    IN=[IN INI];
    NI(I) = [];
    if weakness ~= 1
        [vals inds] = sort(abs(DR),'descend');
        I=inds( find( vals >= alpha * v ) );
    end
        
    IN = union(IN,I);
    if strcmp(STOPCRIT,'M') & length(IN) >= STOPTOL
        IN=IN(1:STOPTOL);
    end
    MASK=zeros(size(DR));
    pDDp=1;
    done = 0;
    iter=1;
    
    while ~done
    
        
        % Select new element
        if isa(GradSteps,'char')
            if strcmp(GradSteps,'auto')
                 
    %             finished=0;    
    %             while ~finished
                % Update direction    
                     if iter==1
                         p(IN)=DR(IN);
                         Dp=P(p);
                     else
                         MASK(IN)=1;
                         PDR=P(DR.*MASK);
                         b=-Dp'*PDR/pDDp;
                         p(IN)=DR(IN) +b*p(IN);
                         Dp=PDR +b* Dp;
                     end
                 % Step size
    %                  Dp=P(p); % =P(DR(IN)) +b P(p(IN));
                     pDDp=Dp'*Dp;
                     a=Residual'*Dp/(pDDp);
                 % Update coefficients   
                     s=s+a*p;
                 % New Residual and inner products
                     Residual=Residual-a*Dp;
                     DR=Pt(Residual);
                     % select new element
                         [v I]=max(abs(DR(NI))./normA(NI)');
                         INI = NI(I);
                         if weakness ~= 1
                             [vals inds] = sort(abs(DR),'descend');
                             I=inds( find( vals >= alpha * v ) );
                         end
                         IN = union(IN,INI);
                         NI(I) = [];
                         if strcmp(STOPCRIT,'M') & length(IN) >= STOPTOL
                            IN=IN(1:STOPTOL);
                         end
    
    
            else
                
                
                error('Undefined option for GradSteps, use ''auto'' or an integer.')
            end
        elseif isa(GradSteps,'numeric') 
    
                    
            % Do GradSteps gradient steps
            count=1;
            while count<=GradSteps
                % Update direction    
                     if iter==1
                         p(IN)=DR(IN);
                         Dp=P(p);
                     else
                         MASK(IN)=1;
                         PDR=P(DR.*MASK);
                         b=-Dp'*PDR/pDDp;
                         p(IN)=DR(IN) +b*p(IN);
                         Dp=PDR +b* Dp;
                     end
                 % Step size
    %                  Dp=P(p);   
                     pDDp=Dp'*Dp;
                     a=Residual'*Dp/(pDDp);
                 % Update coefficients   
                     s=s+a*p;
                 % New Residual and inner products
                     Residual=Residual-a*Dp;
                     DR=Pt(Residual);
                      count=count+1;
            end
                 % select new element
                     [v I]=max(abs(DR(NI))./normA(NI)');
                     INI = NI(I);
                     if weakness ~= 1
                         [vals inds] = sort(abs(DR),'descend');
                         I=inds( find( vals >= alpha * v ) );
                     end
                     IN = union(IN,INI);
                      NI(I) = [];
                     if strcmp(STOPCRIT,'M') & length(IN) >= STOPTOL
                        IN=IN(1:STOPTOL);
                     end
                    
         else
              error('Undefined option for GradSteps, use ''auto'' or an integer.')
         end
    
    
         ERR=Residual'*Residual/n;
         if comp_err
             err_mse(iter)=ERR;
         end
         
         if comp_time
             iter_time(iter)=toc;
         end
    
    
         if strcmp(STOPCRIT,'M')
             if length(IN) >= STOPTOL
                 done =1;
             elseif verbose && toc-t>10
                display(sprintf('Iteration %i. --- %i selected elements',iter ,length(IN))) 
                t=toc;
             end
        elseif strcmp(STOPCRIT,'mse')
             if comp_err
                if err_mse(iter)<STOPTOL;
                    done = 1; 
                elseif verbose && toc-t>10
                    display(sprintf('Iteration %i. --- %i mse',iter ,err_mse(iter))) 
                    t=toc;
                end
             else
                 if ERR<STOPTOL;
                    done = 1; 
                 elseif verbose && toc-t>10
                    display(sprintf('Iteration %i. --- %i mse',iter ,ERR)) 
                    t=toc;
                 end
             end
         elseif strcmp(STOPCRIT,'mse_change') && iter >=2
             if comp_err && iter >=2
                  if ((err_mse(iter-1)-err_mse(iter))/sigsize <STOPTOL);
                    done = 1; 
                 elseif verbose && toc-t>10
                    display(sprintf('Iteration %i. --- %i mse change',iter ,(err_mse(iter-1)-err_mse(iter))/sigsize )) 
                    t=toc;
                 end
             else
                 if ((oldERR - ERR)/sigsize < STOPTOL);
                    done = 1; 
                 elseif verbose && toc-t>10
                    display(sprintf('Iteration %i. --- %i mse change',iter ,(oldERR - ERR)/sigsize)) 
                    t=toc;
                 end
             end
         elseif strcmp(STOPCRIT,'corr') 
              if max(abs(DR)) < STOPTOL;
                 done = 1; 
              elseif verbose && toc-t>10
                    display(sprintf('Iteration %i. --- %i corr',iter ,max(abs(DR)))) 
                    t=toc;
              end
         end
         
        % Also stop if residual gets too small or maxIter reached
         if comp_err
             if err_mse(iter)<1e-16
                 display('Stopping. Exact signal representation found!')
                 done=1;
             end
         else
    
    
             if iter>1
                 if ERR<1e-16
                     display('Stopping. Exact signal representation found!')
                     done=1;
                 end
             end
         end
    
         if iter >= MAXITER
             display('Stopping. Maximum number of iterations reached!')
             done = 1; 
         end
         
       
         if ~done
            iter=iter+1;
            oldERR=ERR;
         end
    end
    
    
    
    if nargout >=2
        err_mse = err_mse(1:iter);
    end
    if nargout ==3
        iter_time = iter_time(1:iter);
    end
    if verbose
       display('Done') 
    end
    
    
    
    

    四、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    五、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社,2015.
    [2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社,2020.
    [3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社,2018.
    [4]陈苹,叶继伦,张旭,陈刚.心电信号中基线漂移的去除方法比较及算法实现[J].中国医疗器械杂志. 2018,42(05)

    展开全文
  • 所以,在大多数心电信号处理中,包括心律失常的识别、心率变化分析和连续血压测量等,去除基线漂移成为了至关重要的一步。心电信号具有非平稳、非线性的特性,传统的去除心电信号中基线漂移的方法在对心电信号进行去噪...

    1 简介

    心电信号可以用来检测和诊断心脏疾病,心电信号在采集时经常受到呼吸活动、身体运动和皮肤与电极接触不良等影响,因此会产生基线漂移,基线漂移的存在会降低心电信号的质量。所以,在大多数心电信号处理中,包括心律失常的识别、心率变化分析和连续血压测量等,去除基线漂移成为了至关重要的一步。心电信号具有非平稳、非线性的特性,传统的去除心电信号中基线漂移的方法在对心电信号进行去噪时常因去噪过度或者不完全,容易造成大量非线性特征信息的丢失,从而破坏了心电信号本身的动力学特性,这给后续的心电信号信息分析带来了不利影响。基于中值、小波变换、IIR高通滤波去除心电信号基线漂移​。​

    2 部分代码

    clc;clear;close all;%% 提取信号M = importdata('3.txt');fsample=1000;%采样率为1KHz[mx,my]=size(M);Signal=M(:,2);%M的第一列为时间,第二列为信号length=floor(mx/2);%取原始信号的一半。S=Signal(1:length);%% 高通滤波,去除基线漂移的影响disp('-------------------------------------------');disp('1:工具箱巴特沃斯高通滤波器');disp('2:IIR高通滤波');disp('3:FIR高通滤波');disp('4:中值滤波');disp('5:稀疏小波滤波');disp('6:中值+小波滤波');disp('-------------------------------------------');choose=input('选择滤波方式choose=');switch choose    case 1        S_hp=filter_hp(S,fsample);%工具箱的巴特沃斯高通滤波—    case 2        S_hp=IIR_hp(S,fsample);%IIR高通滤波    case 3        S_hp=fir_hp1(S,fsample);%FIR高通滤波    case 4        S_hp=zzlb(S,fsample);%中值滤波    case 5        S_hp=spxblb(S,fsample);%小波滤波    case 6        S_hp=zzlb(S,fsample);%中值滤波        S_hp=xblb(S_hp,fsample);%小波滤波end%% 陷波器滤波,去除工频干扰% S_stop=filter_stop(S,fs);

    3 仿真结果

    4 参考文献

    [1]王菲. 心电信号基线漂移噪声去除算法研究[D]. 辽宁师范大学.

    博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

    部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

    展开全文
  • 基线漂移

    千次阅读 2021-04-24 22:53:39
    去除基线漂移有多种方法。1.matlab内置函数detrend不适合非线性的复杂信号2.小波变换去除基线漂移wavelet定义一个函数DeBaseline_Wavelet为去基漂函数function y = DeBaseline_Wavelet(x)s=x; %获取要处理的信号,x...

    去除基线漂移有多种方法。

    1.matlab内置函数detrend

    不适合非线性的复杂信号

    2.小波变换去除基线漂移wavelet

    定义一个函数DeBaseline_Wavelet为去基漂函数

    function y = DeBaseline_Wavelet(x)

    s=x; %获取要处理的信号,x是在上面.mat里的一个参数

    %整个信号的长度

    N = numel(s);

    %小波分解;

    maxlev=7; %分解6尺度7层

    wavename = 'db6'; %小波函数名称(需根据信号定)

    [C,L] = wavedec(s,maxlev,wavename);

    %提取分解后逼近系数和细节系数

    A7=appcoef(C,L,wavename,7);

    D1=detcoef(C,L,1);

    D2=detcoef(C,L,2);

    D3=detcoef(C,L,3);

    D4=detcoef(C,L,4);

    D5=detcoef(C,L,5);

    D6=detcoef(C,L,6);

    D7=detcoef(C,L,7);

    D1= zeros(1,length(D1))'; %去掉高频噪声

    D2= zeros(1,length(D2))';

    A7=zeros(1,length(A7));

    C2 = [A7,D7',D6',D5',D4',D3',D2',D1']; %新的系数

    y = (waverec(C2,L,wavename))'; %重构去基线后信号

    end

    c62e31e21f9de72224e2c89eaf09054c.png

    3.低通滤波

    先进行低通滤波,然后用原始信号减去得到的趋势信号,即为去趋势后的信号

    sig_raw=lfp4;

    NLen=length(sig_raw);

    fs=1000;%采样频率,可从软件上设定

    Ts=1/fs;%时间间隔为采样频率的倒数

    fmaxd=5;%截止频率为3Hz

    fmaxn=fmaxd/(fs/2);

    [b,a]=butter(1,fmaxn,'low');

    dd=filtfilt(b,a,lfp4);%通过5Hz低通滤波器的信号

    Y1=lfp4-dd;          %去除这一段信号,得到去基线漂移的信号

    %绘图

    subplot(3,1,1),plot(lfp4,'b');xlabel('原始信号');

    subplot(3,1,2),plot(dd,'b');xlabel('趋势线');

    subplot(3,1,3),plot(Y1,'b');xlabel('去除基线漂移的信号')

    93573101206947873fca26ad6930186d.png

    4.高通滤波

    直接设置一个高通滤波器将低于3Hz的信号除掉即可

    %高通滤波去除基线漂移

    clear

    load(x);%load your raw sinal

    sig_raw=x;

    NLen=length(sig_raw);

    fs=1000;%采样频率,可从软件上设定

    Ts=1/fs;%时间间隔为采样频率的倒数

    %高通滤波

    [bbw,abw]=cheby1(4,0.5,1.5/180,'high');

    Y1=filtfilt(bbw,abw,lfp4);

    figure(1)

    subplot(2,1,1),plot(sig_raw);xlabel('原始信号');

    subplot(2,1,2),plot(Y1);xlabel('去除基线漂移的信号')

    69278f57eeae53c63e0600673ad56547.png

    展开全文
  • %% 计划 3 下的任务: % 仅在程序 1 和 2 完成后继续程序 3 % (3-a) 使用 Subplot 显示 d1,a1,d2,a2 和 label 的小波分解% 相同的频率值% (3-b) 使用 Subplot 显示 d3,a3,d4,a4 和 label 的小波分解% 相同的频率值。...
  • 基线漂移matlab程序

    2021-04-18 05:43:59
    原始信号进行了去除基线漂移、通过巴特沃斯带通滤 波器以及二阶切比雪夫滤波器...本文介绍利用 MATLAB 软件作为技术平台,实现对统脉搏波快速、准确实时显示,而 且......分解得到的第一、二、三本征模函数分量直接...
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  • matlab代码************************** M=load (‘datafile’); ecg=M(1:15000,1); 读取数据 fs=512; 采样率 fmaxd_1=5;%截止频率为5Hz fmaxn_1=fmaxd_1/(fs/2); [B,A]=butter(1,fmaxn_1,‘low’); ecg_low=filtfilt...
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  • 【心电信号】基于多种滤波去除心电信号基线漂移Matlab源码
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