此资源为心电比赛的数据与代码，有1000个数据，每个10s。
代码为心电信号的二分类，最终准确率为0.8100。
此资源为网络搜索，仅供大家学习参考，切勿用于其他用途！
代码为心电信号的二分类，最终准确率为0.8100。
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2025/1/30 16:31:25
159.69MB
1
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。
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。
2025/1/21 21:16:27
1.25MB
1
MATLAB心电图自动诊断程序。
围绕心电信号预处理、心电波形检侧与定位、心电特征提取与分析三个方面。
研究MIT数据库中的心电信号，针对心电信号中存在的工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,设计出了高通、低通、带阻、平滑效果滤波器来对心电信号进行预处理，对处理后的信号采用连续小波变化进行特征点的定位及瞬时心率的计算，最后通过分析给出诊断结果。
围绕心电信号预处理、心电波形检侧与定位、心电特征提取与分析三个方面。
研究MIT数据库中的心电信号，针对心电信号中存在的工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,设计出了高通、低通、带阻、平滑效果滤波器来对心电信号进行预处理，对处理后的信号采用连续小波变化进行特征点的定位及瞬时心率的计算，最后通过分析给出诊断结果。
2024/10/30 13:28:29
302KB
1
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：
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：
2024/9/14 4:10:03
820KB
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在主线程开启子线程初始化，读写串口数据，有数据就读，提取有效数据，并用信号将数据传送给主线程，创建界面对象，主线程通过开关按钮槽函数控制串口的打开关闭，图形的显示以及暂停，实时刷新波形。
串口读取数据参考了博友的代码。
串口读取数据参考了博友的代码。
2024/9/13 2:07:31
26KB
1
心电滤波处理的简单示例，包括hanning滤波，5点多项式拟合，1/3fs陷波，50Hz陷波，中值滤波，求导算法
2024/7/17 14:47:20
4KB
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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。
2024-04-09 15:03
15KB