基于脉搏信的心率计算

1、数字信号处理课程研究报告xxxxx院电气与自动化工程学院一、课题描述已给定采集完毕的脉搏信号，使用 MATLA分析脉搏信号，并计算其心率。二、课题分析本课题的任务是根据采集的脉搏信号计算心率。首先使用 MATLA跌取采集 到的脉搏信号，因为脉搏信号中存在基线漂移、 工频干扰与肌电干扰，所以要设 计滤波器滤除干扰，得到有用的信息，得到满意的脉搏信号波形后，计算心率。三、课题设计脉搏信号以文本格式存储，使用 MATLAB勺load ()函数读取已经采集完毕 的脉搏信号，应注意文件的路径与名字必须正确。经查阅资料可知基线漂移的频率在 0-0.5HZ,工频干扰在50*kHZ ( k为正整 数)，而肌电

2、干扰无法滤除。所以首先设计一个高通滤波器滤除基线漂移，而后 再设计一个带阻滤波器滤除工频干扰。因为IIR滤波器阶数更低、滤波效果更好， 所以使用IIR滤波器。又因巴特沃斯滤波器与其他几种IIR滤波器相比，在通频 带内频率响应曲线最为平坦，故选用巴特沃斯滤波器。最后使用MATLABHfindpeaks ()函数捕获滤波后的脉搏信号的波峰， 由波峰/总时间*60求得其心率。1 .MATLAB却本MATLA程序如下：clc;clear;x=load( 'F:/ 丑永新 _pulse.txt nn=40;x=x(1:nn,:)' 潍出1-40行的所有数据x=reshape(x,1,30

3、00*nn);嗨!新排列x=x./1000; %t-mWE为 Vfss=1000;须样频率ts=1/fss;N=length(x);m=1:N;figureplot(m*ts,x)title('原始信号)；pinpu(fss,x);axis(0 5 0 1)title('原始信号的频谱);%接下来设计一个IIR高通滤波器fs=0.1;fp=0.6;wp1=2*fp/fss;ws1=2*fs/fss;%；置通带截止频率以及阻带截止频率Rp1=3;Rs1=40; %设置通带波纹与阻带波纹n1,wc1=buttord(wp1,ws1,Rp1,Rs1);b1,a1=butter(n1,

4、wc1, 'high');figurefreqz(b1,a1);藏波器的频率响应title('高通滤波器频率响应')y1=filter(b1,a1,x);figureplot(m*ts,y1)title('第一次滤波后时域波形)%接下来设计一个带阻滤波器，步骤与前一个相似fp1=47;fs1=49;fs2=51;fp2=53;wp2=2*fp1 fp2/fss;ws2=2*fs1 fs2/fss;Rp2=3;Rs2=40;n2,wc2=buttord(wp2,ws2,Rp2,Rs2);b2,a2=butter(n2,wc2, 'stop'

5、);figurefreqz(b2,a2)title('带阻滤波器频率响应')y2=filter(b2,a2,y1);figureplot(m*ts,y2)title('最终滤波后的波形);%最后计算心率%设置阈值threshold=0.5;%找出所有峰值,0.5*fss为间隔时间，用以去除干扰峰值pks,locs = findpeaks(y2, 'minpeakheight' ,threshold, 'minpeakdistance' ,0.5*fss); hold onplot(locs*ts,pks, 'x');%a率

6、为峰值个数/总时间*60count=length(pks)/(N*ts)*602 .设计结果设计结果如下所示：3 .结果分析从原始的脉搏信号时域波形可观察出，信号的基线上下波动很大，而对比第 一次滤波后的时域波形可以发现， 滤波后时域波形的基线位置波动很小， 滤波效 果已经达到。冉对它们的脉冲频谱进行观察，可以直观的发现， 0-0.5HZ之间的 干扰被有效的滤除。将原始脉搏信号局部进行放大，可以观察到信号的毛刺很多，对比第二次滤 波后的波形可以发现，第二次滤波后的波形明显变得光滑， 毛刺少了许多，滤波 效果差强人意。得到满意的波形后，使用findpeaks ()函数捕获其波峰，在 MATLAEg序 中已对其电压阈值与时间间隔进行了限制， 去除了多余的干扰，捕获到了理想的 波峰，最后进行了计算，求出心率为 90/min 0四、课题总结通过本次课题，我对滤波器的理解更加深入了一点， 更加清晰的明白了滤波 器的工作原理以及实质，对相关函数的使用与了解也有了一定程度的进步，获益良多。本次课题主要考查的