【信号处理】模拟脉搏信号含Matlab源码

1 简介

本文介绍了从人体采集到的脉搏波信号,由于脉搏波信号信噪比比较低,给后续参数的准确测量带来了困难,所以对于噪声干扰的去除是非常重要而必须的。其中脉搏波信号中常见的噪声有工频干扰、基线漂移、肢体抖动、肌肉紧张而引起的干扰等,本文以频域分析为依据,进行滤波器的设计,FIR数字滤波器较易实现严格的线性相位特性,而这种线性相位特性是医学信号滤波所要求的,系统始终是稳定的,同时考虑到运算速度以及波形的实时显示等要求,综合各种因素,选择了零极点抵消基础上的简单整系数滤波器方法进行脉搏波信号处理,可以实现在MATLAB上对信号的实时处理。​

2 部分代码​

​%% 6　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　滤波器设计%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 低通滤波器function y=Butter(x)fp=100;fs=200;Fs=400;Rp=3;Rs=60;Wp=2*pi*fp/Fs;    %滤波器性能指标Ws=2*pi*fs/Fs;Fs=Fs/Fs;%let Fs=1wap=tan(Wp/2);was=tan(Ws/2);[n,Wn]=buttord(wap,was,Rp,Rs,'s')%用于计算巴特沃斯数字滤波器的阶数N和3dB截止频率Wn。[z,p,k]=buttap(n);[bp,ap]=zp2tf(z,p,k);[bs,as]

最后

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