smoothed_signal = wfdb.processing.smooth_signal(filtered_signal, window='hamming', width=5) wfdb.processing是否有误

是的，我之前的回答中确实有误。我混淆了wfdb库和wfdb.processing模块。实际上，wfdb库没有名为`smooth_signal()`的函数。

如果想对信号进行平滑处理，可以使用其他方法或库。以下是一个示例代码，使用SciPy库中的`savgol_filter()`函数对信号进行平滑处理：

import wfdb
import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 读取MIT-BIH心律失常数据库中的记录
record_name = '100'  # 数据库中记录的名称

# 使用wfdb库读取记录
record = wfdb.rdrecord(record_name)

# 获取第一个导联的信号
signal = record.p_signal[:, 0]

# 对信号进行平滑处理
smoothed_signal = savgol_filter(signal, window_length=5, polyorder=2)

# 打印平滑后的信号形状
print("Smoothed Signal Shape:", smoothed_signal.shape)

在上述代码中，我们首先使用wfdb库读取MIT-BIH心律失常数据库中的记录，并获取第一个导联的信号。然后，我们使用SciPy库中的`savgol_filter()`函数对信号进行平滑处理。该函数的`window_length`参数指定平滑窗口的长度，`polyorder`参数指定拟合多项式的阶数。最后，我们打印出平滑后的信号形状。

请注意，以上代码仅给出了对信号进行平滑处理的示例，具体的平滑方法可能因应用场景的不同而有所调整。