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1、医学信号处理实验报告By：AMY医学信号的时域处理&频域处理生理信号的采集&分析内容：医学信号的时域处理3f=fopen('ECG');[f,cn]=fread(f,8000,'int32');f=f';f=f(1:2:8000);subplot(3,3,1);plot(f(1:256));%取前面256个点显示ECGy1=randn(256,1);y2=y1*20;subplot(3,3,2);plot(y2);%噪声幅值加大并显示y2=y2';X=f(1:256)+y2;subplot(3,3,3);plot(X);%ECG加噪并显示fori=3:256;Y(i)=(X(i)+2*X
2、(i-1)+X(i-2))/4;endsubplot(3,3,4);plot(Y);%海宁滤波¨fori=5:256;Z(i)=(-3*X(i)+12*X(i-1)+17*X(i-2)+12*X(i-3)-3*X(i-4))/35;endsubplot(3,3,5);plot(Z);%五点滤波fori=2:256;A(i)=128*(f(i)-f(i-1));endsubplot(3,3,6);plot(A);%两点求导fori=3:256;B(i)=64*(f(i)-f(i-2));endsubplot(3,3,7);plot(B);%三点求导fori=2:256;Y(i)=Y(i-1
3、)+X(i-1)/128;endsubplot(3,3,8);plot(Y);%矩形积分fori=2:256;Y(i)=Y(i-1)+256*(X(i)+X(i-1));endsubplot(3,3,9);plot(Y);%梯形积分在设计滤波器时遇到问题（eg:汉宁）：fori=3:256;Y(i)=(X(i)+2*X(i-1)+X(i-2))/4;end医学信号的时域处理医学信号的频域处理f=fopen('ECG');f=f';f=f(1:2:8000);subplot(2,2,1);psd(f);%估计ECG信号的功率谱subplot(2,2,2);h=spectrum.welch;
4、H=psd(h,f);plot(H);%用welch估计功率谱y1=20*randn(256,1);y1=y1';X=f(1:256)+y1;subplot(2,2,3);psd(X);%估计加噪后的ECG信号的功率谱subplot(2,2,4);h=spectrum.welch;H=psd(h,X);plot(H);%对该新信号进行welch估计功率谱低通双极点滤波器设计：a1=2a2=1a=[121];c=30;s=900;z=c/s;r=0.6;b=[1-2*r*cos(2*pi*z)r*r];freqz(a,b,512);功率谱估计加噪前加噪后低通双极点滤波器生理信号的采集9心音
5、0.05~2000HZ呼吸0.2~40Hz脉搏12~40次/min心电0.05~100HZ左手正，右手负，右脚脚踝接地四通道生理记录仪呼吸、脉搏、心电的采集较为顺利心音采集时由于心音传感器放反，耽搁了时间生理信号的分析（汉宁）y=importdata('d.txt');y=y.data;a=y(:,2);b=y(:,3);c=y(:,4);d=y(:,5);a=y(22000:39000,2);subplot(2,4,1);plot(a);X=a;fori=3:3000;Y(i)=(X(i)+2*X(i-1)+X(i-2))/4;endsubplot(2,4,2);plot(Y);%心电
6、滤波b=y(90000:130000,3);subplot(2,4,3);plot(b);X=b;fori=3:10000;Z(i)=(X(i)+2*X(i-1)+X(i-2))/4;endsubplot(2,4,4);plot(Z);%脉搏滤波c=y(110000:140000,4);subplot(2,4,5);plot(c);X=c;fori=3:30000;E(i)=(X(i)+2*X(i-1)+X(i-2))/4;endsubplot(2,4,6);plot(E);%呼吸滤波d=y(104000:109000,5);subplot(2,4,7);plot(d);X=d;fori
7、=3:5000;F(i)=(X(i)+2*X(i-1)+X(i-2))/4;endsubplot(2,4,8);plot(F);%心音滤波生理信号的分析心电信号的截取和汉宁滤波（无明显变化）生理信号的分析心电信号带通滤波5点微分可以看到较为明显的QRST波生理信号的分析脉搏信号的截取和汉宁滤波（无明显变化）用汉宁滤波器和双极点滤波器（r=0.7），原信号的噪声减小，但无明显变化生理信号的分析呼吸信号的截取和汉宁滤波（无明显变化）生理
