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⛄一、心电信号处理简介
心电信号是评估心脏健康状况的重要指标，但由于心电信号受到多种干扰因素的影响，常常存在噪声。为了准确分析心电信号，需要对其进行去噪处理。小波阈值是一种常用的信号去噪方法，它可以有效地去除心电信号中的噪声。本文将介绍小波阈值方法的原理，并提供MATLAB代码实现。
1 小波阈值去噪Q方法原理
小波阈值去噪方法基于小波变换的思想，通过将信号分解为不同尺度的频带，然后对每个频带进行阈值处理来实现信号去噪。其主要步骤如下：
（1）对心电信号进行小波分解：首先，将心电信号进行小波分解，得到不同尺度的小波系数。
（2）阈值处理：对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于某个阈值的小波系数置为零，保留大于阈值的小波系数。
（3）小波重构：将经过阈值处理后的小波系数进行小波重构，得到去噪后的心电信号。
小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。
傅里叶是将信号分解成一系列不同频率的正余弦函数的叠加，同样小波变换是将信号分解为一系列的小波函数的叠加(或者说不同尺度、时间的小波函数拟合)，而这些小波函数都是一个母小波经过平移和尺度伸缩得来的。
⛄二、部分源代码
%%%%%%%%%%信号小波分解
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%基于Haar小波%%%%%%%
ecg=fopen(‘100.dat’,‘r’);
N=1201;
data=fread(ecg,N,‘int16’);
data=data/10000;
save ECGdata data;
fclose(ecg);
x=0:0.004:4.8;
figure(1);
subplot(321);
plot(x,data);
axis([0 4.8 -4 4]);
title(‘原始心电信号’);
x=data;
wname=‘Haar’;
level=5;
[c,l]=wavedec(x,level,wname);
a5=wrcoef(‘a’,c,l,‘Haar’,5);
a4=wrcoef(‘a’,c,l,‘Haar’,4);
a3=wrcoef(‘a’,c,l,‘Haar’,3);
a2=wrcoef(‘a’,c,l,‘Haar’,2);
a1=wrcoef(‘a’,c,l,‘Haar’,1);
subplot(322);plot(a5);title(‘a5’);axis([0 1201 -2 2]);
subplot(323);plot(a4);title(‘a4’);axis([0 1201 -2 2]);
subplot(324);plot(a3);title(‘a3’);axis([0 1201 -2 2]);
subplot(325);plot(a2);title(‘a2’);axis([0 1201 -2 2]);
subplot(326);plot(a1);title(‘a1’);axis([0 1201 -2 2]);
%%%%%%%%%%%%基于db6小波%%%%%
ecg=fopen(‘100.dat’,‘r’);
N=1201;
data=fread(ecg,N,‘int16’);
data=data/10;
fclose(ecg);
x=0:0.004:4.8;
figure(2);
subplot(321);
plot(x,data);
axis([0 4.8 -4000 4000]);
title(‘原始心电信号’);
x=data;
wname=‘db6’;
level=5;
[c,l]=wavedec(x,level,wname);
a5=wrcoef(‘a’,c,l,‘db6’,5);
a4=wrcoef(‘a’,c,l,‘db6’,4);
a3=wrcoef(‘a’,c,l,‘db6’,3);
a2=wrcoef(‘a’,c,l,‘db6’,2);
a1=wrcoef(‘a’,c,l,‘db6’,1);
subplot(322);plot(a5);title(‘a5’);axis([0 1201 -2000 2000]);
subplot(323);plot(a4);title(‘a4’);axis([0 1201 -2000 2000]);
subplot(324);plot(a3);title(‘a3’);axis([0 1201 -2000 2000]);
subplot(325);plot(a2);title(‘a2’);axis([0 1201 -2000 2000]);
subplot(326);plot(a1);title(‘a1’);axis([0 1201 -2000 2000]);
%%%%%%%%%%%%%%%%%基于sym3小波%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]张泾周,张光磊,戴冠中.自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用[J].生物医学工程学杂志. 2006,(05)
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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