QRS波检测与分析在心电信号处理中的重要性

利用 MATLAB 读取 MIT-BIH 心电图数据，并检测 QRS 波以进行后续特征提取。

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

研究人体心电信号的提取及其QRS波段的检测是当前的研究热点，详细探讨了Matlab在这一领域的应用及其方法。

该资源提供基于Matlab的心电信号处理算法实现，包括Wiener滤波、QRST复合波检测以及RR间期检测，可用于心电特征提取和心电检测等方面的研究。

这份Matlab程序专注于处理表面肌电信号，涵盖带通滤波和50Hz陷波滤波技术，同时计算时域和频域下的关键指标包括iMEG、RMS、MF和MPF。

Matlab研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m及其他m文件，无需额外文件。Matlab版本要求为2019b及以上。详细运行步骤：将文件放置当前Matlab文件夹，双击main.m运行即可获得结果。如需进一步仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

此 MATLAB 代码用于肌电信号的处理，如论文《Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset》中所述，该论文已发表在《生物医学信号处理和控制》期刊上。此代码可用于控制 3D 图形，展示数据集的简单在线处理。该项目包含以下文件夹： 手势动作：每个基本动作有 8 段视频数据 EMG 数据：来自 5 个主题的 30 天 EMG 数据（每个文件包含 1.5 秒信息） CSV 文件：D 表示天，M 表示运动标签，T 表示试验次数 代码：包含主 m.file（main_script），可依次使用以下功能： set_config 预处理 extract_feature

这是一个Matlab编写的EMG手腕姿势分类系统，用于识别从Myo Armband获取的随机前臂EMG信号中的九种手腕手部动作。系统利用了八个时域特征的线性组合，经过线性判别分析（LDA）投影和多层感知器（MLP）分类。测试数据基于年龄在27±4岁的10名受试者的EMG记录，共计100次训练。系统使用了Myo Armband的八个主动传感器，并且在Matlab编程环境中开发和测试。详细引用请参考文献[1,2]。

这是一个用于处理心电信号的小波变换去噪程序，非常简单易懂，适合初学者。