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本文详细阐述了如何使用Matlab进行心电信号（ECG）的低通滤波和最优陷波滤波去噪处理，以提高信号的准确性和可靠性。提供了相关算法的代码实现，适用于ECG信号及其他信号处理场景。
信号去噪-心电信号ECG滤波处理含Matlab源码
在ECG（心电图）分析领域中，信号去噪一直是一个非常重要的问题。本篇文章将介绍如何利用Matlab对ECG信号进行低通滤波和最优陷波滤波算法，并提供相应的源代码。
1. 信号去噪概述
ECG信号中经常会存在各种各样的噪声，例如电源干扰、肌肉运动干扰等等。这些噪声会严重影响到ECG信号的准确性和可靠性。因此，信号去噪在ECG信号处理中显得尤为重要。
2. 低通滤波算法
低通滤波器是常见的滤波器类型之一，它可以去除频率高于某个截止频率的信号成分。在ECG信号中，选择适当的截止频率可以有效地去除噪声。下面是具体的代码实现：
% 设计滤波器
fs = 250; % 采样频率
fhp = 0.5
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