mag1(n)是调用mag1数组的第n个数。所以mag1就是调用第一个数。freqz和fft差不多。freqz是用离散傅里叶变换的标准公示计算的,fft使用快速傅里叶变换计算的。
[H,W]=freqz(b,a,n)返回n点复频响应矢量H和n点的频率向量w。
[H,F]=freqz(b,a,n,FS)返回在采样频率(Hz)下频率向量f(Hz)。
应用
比如,在20Hz正弦波中人为加入了50Hz的干扰,通过陷波滤波器,滤波后得到的波形基本上滤去了干扰,在医学上心电图使用的频率较高,假设心电波形受到60Hz严重干扰,可经25Hz低通滤波和50Hz陷波滤波器滤波后得到的清晰的波形。
百度百科-陷波滤波器
1通常没问题,除非你们在GUI callback里面用到个别76改进过的并且和70不兼容的函数,我感觉这种可能性很小。。
2前两句OK, 第三句试试plot(x,y)?
<p>1、就我所知,imscrollpanel以及相关的几个函数都是针对图像(image)而非图形(plot)的,如果你记录的心电图是图像数据,可以使用这种做法。</p>
<p> </p>
<p>以下是系统自带的示例:</p>
hFig = figure('Toolbar','none','Menubar','none');
hIm = imshow('saturnpng');
hSP = imscrollpanel(hFig,hIm);
set(hSP,'Units','normalized','Position',[0 1 1 9])
hMagBox = immagbox(hFig,hIm);
pos = get(hMagBox,'Position');
set(hMagBox,'Position',[0 0 pos(3) pos(4)])
imoverview(hIm)<p> </p>
<p> 2、如果记录的数据不是图像,而是要用plot函数来画图,无法使用imscrollpanel。可以使用标准工具条进行缩放(Zoom
in/out)和平移(Pan) *** 作,效果也还可以,但是没有滚动条。如果有兴趣,可以仿照imscrollpanel自行编写对图形进行 *** 作的类似函数,但肯定要花上不少时间。</p>
用来分析时间和频率域中的信号。
根据查询百度文库得知,MATLAB中的功率谱密度是一个重要的工具,它可以用来分析时间和频率域中的信号。功率谱密度(PSD)是一种常用的信号处理方法,它可以用来分析时间域中的信号,例如声音、心电图等。它通过在时间域中的信号的傅里叶变换(FFT)来计算频率域中的功率谱,从而可以它可以确定信号的周期性或平均性特征,并提取频率域中的信息。
心电图(ECG)是利用心电图机从体表记录心脏每一心动周期所产生的电活动变化图形的技术。
心电图转换器是一种将人体心电信号转换为数字信号的设备。使用心电图转换器需要以下步骤:
1 将心电图导联线连接到您的身体上,通常有三个或更多导联。
2 将另一端的插头连接到心电图转换器上。
3 连接一个计算机或移动设备(如智能手机或平板电脑)以读取和记录数据。可以通过USB、Wi-Fi等方式进行连接。
4 打开相应的软件程序,并按照说明 *** 作来开始采集和记录数据。在此过程中,您可能需要保持安静并避免运动,以确保准确性。
5 采集完毕后,保存数据并分析结果。根据具体情况选择合适的处理方法,例如诊断异常、监测健康状态等。
请注意,在使用心电图转换器时,请务必遵循相关指南和建议,并且如果出现任何不适或异常情况,请及时咨询医生或专业人士。
HRV(HeartRateVariability,中文为心率变异度),在医学上有重要的意义。心脏除了本身的节律性放电引发的跳动之外,也受到自律神经系统所调控。过去二十年已有不少文献显示自律神经系统的调控与心血管疾病相关的死亡率有显著的关系,例如心因性垂死、高血压、出血性休克、败血性休克等。心率变异分析亦被发现可作为预测发生心肌梗塞后的死亡率的指标及预测末期肝癌病患的预后。
HRV的周期频率一般被分为三部分,通过时频域变换可以得到VLF、LF、HF分别对应超低频(<004Hz)、低频段(004-015Hz)、高频段(015-04Hz),每个频段的功率(或者说幅度)都代表了不同的生理信息,利用离散傅立叶变换将心跳间隔的时间序列转换为频域,以功率频谱密度(Power
spectral density)或是频谱分布(Spectral
distribution)的方式表现。一般心率变异讯号的频谱分析使用200至500连续心跳间期稳定记录表现,因此记录需要数分钟的时间。
一般的心跳间期频谱频率出现在1赫兹以下,在0到04赫兹的范围内可找到数个波峰。主要为高频区(015-040赫兹)及低频区(004-015赫兹)。高频区通常反映副交感神经的活性,低频区同时受到交感与副交感神经系统的调控。在这里摘录维基百科的一个表格,请看附录!
通常利用连续量测到的心电图波形,直接计算与分析其相连心跳间时间序列的关系,例如:
SDNN (Standard Deviation of Normal to
Normal),全部正常心跳间距之标准差,单位为毫秒。
SDANN (Standard deviation of the averages of NN intervals in
all 5-minute segments of the entire
recording),全程依五分钟分成连续的时段,先计算每五分钟心跳间期的标准差,再计算标准差的平均值,单位为毫秒。
NN50 count (Number of pairs of adjacent NN intervals differing
by more than 50 ms in the entire
recording),心电图中所有每对相邻正常心跳时间间隔,差距超过50毫秒的数目。
pNN50 (NN50 count divided by the total number of all NN
intervals),NN50数目除以量测之心电图中所有的正常心跳间隔总数。
HRV代表了心动周期的变化,所以我们首先要求出每个变化着的周期的具体值,一般方法是找到每个周期识别点,比如过零点、最大最小极值点以及一些能够容易检测到的点,在ecg信号中我们一般采用RR点之间的时间作为对应的周期,所以第一步是检测ecg信号的R点;第二步就是要计算出每个周期值,也就是RR点之间的时间值,这个在matlab中很好实现;因为HRV周期是随时间变化的函数,而且一般对应的周期点数有限,说以在fft之前进行插值计算是必要的,第三步,插值法;最后一步进行fft变换,得到HRV的频谱图,剩下的分析就交给医生了。
按照上面所说的四个步骤,下面的程序分为四段,有详细的说明,请读者自行阅读。
close all;
clear;
load ekgmat; %读入ecg信号
[map,r,delay]=pan_tompkin(ecg,fs,0);% 利用pan_tomkin算法找到R点
[a,l]=size(r);
for i=2:l;
t(i-1)=r(i)-r(i-1); %求出R-R间的时间值,即使HRV
end
x=r(2:19);
y=interp1(x,t,r(2):1:r(19),'spline'); %利用插值法求出以原ecg信号的采样率fs的拟合函数
plot(y);hold on,
scatter(r(2:19)-r(2),t(1:18));
N=length(y);
N1=20;%确定频率轴的范围 每一单元为fs/N=006Hz
AF=fft(y);
AF=abs(AF);%求出傅里叶变换后的幅频特性
f=(0:N1-1)fs/N;
figure,plot(f,AF(1:N1));%这一步是对fft的频率轴进行一定的变化,但是不会影响到fft的具体信息,只是为了方
%便显示而已,具体的fft使用请参看上篇关于fft的介绍。
四、Matlab结果截图
通过pin_tomkin算法过程中产生的相应
通过'spline'逐段3次样条插值得到的函数曲线,圆心点为实际的周期点
最终的HRV的幅频图
本例的ecg信号来源于MIT的生理信号库,但是忘记了该信号属于哪一类,有什么对应生理特征,在这里作者知识想表达处理的过程。由fft图知:该ecg的HRV主要处于<01Hz的范围类,代表交感与副交感神经活性,应该是一个正常人的eck信号。
心律变异度频域分析测量指标、定义及临床意义
指标单位定义频谱范围临床意义
总功率
total power, TPms2全部正常心跳间期之变异数高频、低频、极低频的总和≤04Hz整体心律变异度评估
极低频范围功率
very low frequency power, VLFPms2极低频范围正常心跳间期之变异≤004Hz生理意义不明
低频范围功率
low frequency power, LFPms2低频范围正常心跳间期之变异数004-015Hz代表交感与副交感神经活性
高频范围功率
high frequency power, HFPms2高频范围正常心跳间期之变异数015-04Hz代表副交感神经活性
标准化低频功率
normalized LFP, nLFP标准化单位,nuLF/(TP-VLF)交感神经活性
定量指标
标准化高频功率
normalized HFP,nHFP标准化单位,nuHF/(TP-VLF)副交感神经活
性定量指标
低、高频功率的比值
LF/HF无单位低、高频功率的比值代表自律神经
活性平衡
以上就是关于matlab中的freqz命令是什么意思全部的内容,包括:matlab中的freqz命令是什么意思、关于是用matlab的两个问题(懂的人进)、matlab的imscrollpanel函数用法等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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