基于sym8小波心电信号软硬阈值降噪程序，心电信号为心律失常数据库中101号dat文件

这里提供一个基于Sym8小波的软硬阈值降噪程序的示例，可以用于对心律失常数据库中101号 dat 文件中的心电信号进行降噪处理。代码如下：

import pywt
import numpy as np
import scipy.io as sio
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
mat_data = sio.loadmat('101.mat')  # 注意需要先将 dat 文件转换成 mat 格式
data = mat_data['val'][0]
fs = 360  # 采样率

# 定义小波函数
wavelet = pywt.Wavelet('sym8')

# 定义软硬阈值函数
def soft_threshold(x, t):
    y = np.sign(x) * np.maximum(np.abs(x) - t, 0)
    return y

def hard_threshold(x, t):
    y = x * (np.abs(x) > t)
    return y

# 小波分解
levels = pywt.dwt_max_level(len(data), wavelet)
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=levels)

# 求取高频系数阈值
sigma = np.median(np.abs(coeffs[-1])) / 0.6745
soft_thresh = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(data)))
hard_thresh = 3 * sigma

# 软硬阈值去噪
coeffs[1:] = [soft_threshold(c, soft_thresh) for c in coeffs[1:]]
coeffs[1:] = [hard_threshold(c, hard_thresh) for c in coeffs[1:]]

# 小波重构
denoised_data = pywt.waverec(coeffs, wavelet)

# 绘制原始信号和降噪后的信号
t = np.arange(len(data)) / fs
plt.plot(t, data, label='Original')
plt.plot(t, denoised_data, label='Denoised')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

需要注意的是，该程序需要先将原始的 dat 文件转换成 mat 格式。此外，程序中使用了 sym8 小波，以及软硬阈值去噪方法。其中硬阈值采用了 3 倍 sigma 的值，可以根据实际情况进行调整。