QRS波群检测是心电图（ECG）分析的关键步骤，用于识别心脏电信号中的主要事件，即心室激动的开始（Q波）、最大收缩（R波）和心室复极化初期（S波）。在医疗领域，准确的QRS复合检测对于诊断心脏疾病、监测心率和心律失常至关重要。本项目名为"QRS-Peak-detection-in-ECG"，采用MATLAB编程语言，专注于提供一种高效的方法来检测ECG信号中的QRS波群。
MATLAB是一种广泛使用的交互式计算环境，特别适合数值分析和矩阵运算，因此在生物医学信号处理领域非常流行。在这个项目中，开发者采用了CEEAMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）方法来分解ECG信号。Empirical Mode Decomposition（经验模态分解）是一种非线性和非平稳时间序列分析的工具，它可以将复杂信号分解为一系列内在模式，称为本征模态函数（IMF）。添加了“Adaptive Noise”（适应性噪声）的版本则进一步提高了分解的精度，有助于分离出QRS波群特征。
CEEAMDAN算法首先对原始ECG信号进行分解，将信号转化为多个IMF分量。这些分量对应于信号的不同频率成分，其中某些IMF可能包含了QRS波的信息。通过分析这些分量，我们可以识别出与QRS波相关的部分，并将其与其他生理信号（如P波和T波）区分开。
接下来，项目会应用特定的阈值和模板匹配策略来定位QRS波的峰值。阈值选择通常基于信号的统计特性，例如平均值和标准差。模板匹配则涉及将已知的QRS波形与信号中找到的潜在QRS波形进行比较，以确认其准确性。这种方法结合了两种策略，既考虑了信号的局部特性，又利用了全局模式，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
在完成QRS波检测后，可以计算心率，分析心率变异性（HRV），或者与其他ECG特征一起用于识别心律失常。此外，该代码库可能还包括可视化功能，帮助用户直观地检查和验证检测结果。
项目提供的github_repo.zip文件包含了整个MATLAB实现的源代码、数据集、以及可能的示例和测试脚本。用户可以通过解压文件，运行MATLAB程序，导入自己的ECG数据，来应用这个高效的QRS检测算法。同时，如果在使用过程中遇到任何问题或有进一步的疑问，可以联系项目作者md.b.hossain@uconn.edu获取支持。
"QRS-Peak-detection-in-ECG"项目提供了一个利用MATLAB和CEEAMDAN算法进行ECG信号处理的实用工具，对于研究者和临床工作者来说，这将是一个有价值的资源，有助于他们在心脏病诊断和研究中实现更精确的心电分析。
