【肌电信号】基于matlab GUI脉搏信号处理系统【含Matlab源码 1062期】

2024-04-11 06:48

本文主要是介绍【肌电信号】基于matlab GUI脉搏信号处理系统【含Matlab源码 1062期】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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⛄一、案例简介

对应的文献链接:基于MATLAB 的脉搏信号处理软件系统

⛄二、部分源代码

function varargout = linbingwen(varargin)
% LINBINGWEN M-file for linbingwen.fig
% LINBINGWEN, by itself, creates a new LINBINGWEN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = LINBINGWEN returns the handle to a new LINBINGWEN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% LINBINGWEN(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in LINBINGWEN.M with the given input arguments.
%
% LINBINGWEN(‘Property’,‘Value’,…) creates a new LINBINGWEN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before linbingwen_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to linbingwen_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help linbingwen

% Last Modified by GUIDE v2.5 27-Jun-2021 16:54:46

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @linbingwen_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @linbingwen_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before linbingwen is made visible.
function linbingwen_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to linbingwen (see VARARGIN)

% Choose default command line output for linbingwen
handles.output = hObject;
t = timer(‘tag’, ‘timer1’, ‘BusyMode’, ‘queue’, ‘ExecutionMode’, …
‘fixedrate’, ‘Period’, 1, ‘timerfcn’, {@t_update, handles});
start(t);
% Update handles structure

% UIWAIT makes linbingwen wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
movegui( handles.figure1, ‘center’ );
set(handles.pushbutton1,‘enable’,‘off’);%下面几条指令是不启动其余按钮功能
set(handles.pushbutton2,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton7,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton8,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton14,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton9,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton10,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton11,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton17,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton18,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton19,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton20,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton15,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton16,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton21,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton22,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton23,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton24,‘enable’,‘off’);
axes(handles.axes1);
P = plot(5ones(1000,1));grid on;
axis([0,1,-2,4])
axes(handles.axes2);
P = plot(5
ones(1000,1));grid on;
axis([0,1,-2,4])
guidata(hObject, handles);
% — Outputs from this function are returned to the command line.
function t_update(obj,eventdata,handles)
if ~isfield(handles, ‘figure1’)
return
end
st1 = datestr(now, ‘yyyy-mm-dd’);
st2 = datestr(now, ‘HH:MM:SS’);
set(handles.activex5, ‘AlphaNumeric’, st2)
set(handles.activex4, ‘AlphaNumeric’, st1)
function varargout = linbingwen_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to axes1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes1
set(hObject,‘xTick’,[]);%设置窗口axes3的外观属性,XY轴无标签。
set(hObject,‘ytick’,[]);
set(hObject,‘box’,‘on’);%打开窗口

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
set(handles.pushbutton2,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton5,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton6,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton10,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton11,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton15,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton16,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton17,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton18,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton19,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton20,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton21,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton22,‘enable’,‘on’);
global str
global t
global maibo
global ymin
global ymax
global xmin
global xmax
global pauset
pauset=0.5;
data=load(str);
t=data(:,1);maibo=data(:,2);
ymin=min(data(:,2))-0.5;
ymax=max(data(:,2))+0.5;
%%
global s21
global dt
yy=data;
x=yy(:,2)‘;
dt=yy(:,1)’;
fs=800;
%%去除基线漂移
k = .7; % cut-off value
fc=0.3/fs;
alpha = (1-kcos(2pifc)-sqrt(2k*(1-cos(2pifc))-k2*sin(2*pi*fc)2))/(1-k);
y = zeros(size(x));
for i = 1:size(x,1)
y(1,:) = filtfilt(1-alpha,[1 -alpha],x(1,:));
end
x1=x-y;
%%butter带通滤波
Wp=[0.9 50]/400;Ws=[0.3 140]/400;
[n,Wn] = buttord(Wp,Ws,3,10);
[b,a] = butter(n,Wn);
%%cheby去除50hz工频干扰
Wp1=[30 65]/400;Ws1=[45 55]/400;
rp=3;rs=60;
[n1,Wn1] = cheb2ord(Wp1,Ws1,rp,rs);
[b1,a1] = cheby2(n1,rs,Wn1,‘stop’);
%%信号之间的对比
x2=filtfilt(b,a,x1);
s21=filtfilt(b1,a1,x2);
axes(handles.axes1);
plot(t,maibo);
title(‘原始脉搏信号’);
xlabel(‘时间/s’);
ylabel(‘幅值/mv’);
grid
set(gca,‘position’,[10 27.5 120 20]);
xmin=0;
xmax=max(t)/10;
axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
axes(handles.axes2);
plot(dt,s21);grid;
title(‘滤波去噪后脉搏信号’);
xlabel(‘时间/s’);
ylabel(‘幅值/mv’);
set(gca,‘position’,[10 3 120 20]);
axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
%%%
global flg1
flg1=1;
while 1
if (flg1==0)
break;
end
xmin=xmin+0.1;
xmax=xmax+0.1;
axes(handles.axes1);
plot(t,maibo);
title(‘原始脉搏信号’);
xlabel(‘时间/s’);
ylabel(‘幅值/mv’);
grid
set(gca,‘position’,[10 27.5 120 20]);
axis([xmin,xmax,ymin,ymax]); %移动坐标系
axes(handles.axes2);
plot(dt,s21);grid;
title(‘滤波去噪后脉搏信号’);
xlabel(‘时间/s’);
ylabel(‘幅值/mv’);
set(gca,‘position’,[10 3 120 20]);
axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
pause(pauset);
end
guidata(hObject,handles);

% — Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
set(handles.pushbutton5,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton6,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton10,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton11,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton7,‘enable’,‘on’);
set(handles.pushbutton17,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton18,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton19,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton20,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton15,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton16,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton21,‘enable’,‘off’);
set(handles.pushbutton22,‘enable’,‘off’);
global flg1
flg1=0;

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社,2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社,2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社,2018.

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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http://www.chinasem.cn/article/893359

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