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🔥内容介绍
这段代码是用于示波法血压测量的硕士毕业设计程序，核心功能是加载血压信号样本、数据预处理、信号分离、特征提取并计算收缩压和舒张压。以下是代码的关键说明与可优化方向：
1. 代码核心流程
数据加载与选择：加载
15 120-80.dat样本，提取第 3 列数据作为分析对象；单位转换：通过
change_value函数将原始数值转换为 mmHg 血压单位；原始信号可视化：当
test_set=1时，绘制原始血压信号曲线；信号分离：调用
filter_sample函数将样本分为心跳信号（Heartbeat）和压力信号（Pressure）；心跳信号平滑：通过
Heartbeat_change函数将心跳信号拟合成曲线（6 次多项式拟合）；特征点定位：调用
calculate_pressure_time确定收缩压和舒张压对应的时间点；血压计算：通过
calculate_pressure函数结合原始样本和特征时间点，得到收缩压和舒张压。
2. 关键注意点
依赖未定义函数：代码中
change_value、filter_sample、Heartbeat_change、calculate_pressure_time、calculate_pressure均为自定义函数，需补充完整实现才能运行；全局变量作用：
polyfit_degree（多项式次数）、N（滤波器系数）、systolic_constant（收缩压系数 0.88）等全局变量用于统一参数管理，方便调试；样本针对性：当前加载的是特定样本（15 120-80.dat），若更换样本需修改加载路径。
3. 可优化建议
补充函数实现：优先完善各自定义函数，尤其是滤波（
filter_sample）和特征点检测（calculate_pressure_time），这是示波法血压测量的核心；增加数据预处理：可添加去噪步骤（如平滑滤波）提升原始信号质量；
增强鲁棒性：添加样本有效性判断、异常值检测，避免因信号噪声导致特征点定位错误；
可视化优化：增加中间结果（如滤波后信号、拟合曲线、特征点标记）的绘图，方便结果验证。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
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2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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