生理信号中，能够自动的对心电图(Electrocardiograph,ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。
对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位心电信号中QRS波群和P、T波,是心电图信号分析的一个关键环节，心电信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。
截止到现在为止，当前对于心电信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。
针对当前现状，本文从以下两个方面展开研究，包括“心电信号滤波”以及“QRS波形定位”。
由于心电信号产生的十分微弱，周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。
本文设计了针对50Hz工频干扰的滤波器设计。
从实际情况出发来看，设计了基于FIR陷波器和Levkov滤波法相结合的方法来滤除信号中50Hz工频干扰。
实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效ECG信号滤波法。
QRS波形定位：特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。
QRS波群是心电图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P波和T波在诊断中也有重要意义。
通过对临床QRS复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种Marr小波链检测QRS波群的新算法。
变换3种尺度来定位R波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定R波位置。
R波确定后再向前、向后搜索Q、S波。
对于P波和T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。

可能是最全的模拟器，含代码，详细说明。
很好用。

FIR低通滤波器，滤除信号中100HZ以上的高频噪声；
FIR工频陷波器，抑制信号中的50HZ工频干扰；
小波去噪：滤除信号中的白噪声；
基线矫正：矫正由肌电干扰等带来的基线漂移现象。

实验目的：抑制呼吸波干扰以及人体动作引起的基线漂移等噪声；
实验方案：分析基线漂移产生原因，利用MATLAB软件，采用常用消除基线漂移算法做仿真，并对比效果、分析原因。
实验步骤：查找消除ECG基线漂移相关文献；
方案确定：消除基线漂移算法；
并利用MATLAB软件仿真，查看不同算法效果；

上面程序获得的数据就不便于使用了，因为那是转换为具有实际意义的心电数据，信号数据值一般在-2~2之间，单位是mV。
那么，要找新的ECG读取程序来获取数据吗？不用！实际上，程序rddata.m中本身就是把MIT.dat文件中存储的二值数据转换为十进制数据，然后再进一步处理转换成具有实际意义的心电信号值。
我们进行信号处理时，需要用到的就是从二值数据转换来的初始十进制数据，由于.dat文件中是三个字节存储2个数，即每个数12bits，转换后得到的十进制数范围应该是0~2048。
我所理解的数据存储方式图示如下，不知是否正确，仅供参考：

AdvancedMethodsAndToolsforECGDataAnalysis研究心电图分析（ECG）的可以下载学习下！

ECG深度学习(ECG-signal-enhancement-based-on-improve_2016_Engineering-Applications-of-Art.

基于stm32f103做的ECG方案，心电前端采集ADS1298，通过USB虚拟串口与PC连接通讯。

这是一个非常有名的R波侦测算法，检测的准确率特别高，可以移植到单片机中运行，也可以根据需要对源码进行改进。

Andriod2.2的蓝牙串口协议传输的一个小范例程序。
可以查找蓝牙设备，建立连接，传输心电数据并画出波形图。
如果要进行测试，请在有蓝牙适配器的电脑上安装支持虚拟蓝牙串口的驱动，如IVTWILDCOM等。
用手机搜索电脑，配对完成后建立连接，电脑任务栏将会出现“设备已连接上电脑COMX口”之类的提示，然后再用串口软件（比如超级终端等）发送到刚才提示串口，Android手机就可以收到了。
测试的时候请使用文件夹里的ECG.txt的心电数据文本文件，数据来源于MIT的心电数据库。
PS：Android蓝牙只能在真机上运行。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。