请问可以用小波原理进行滤波吗,同样信息如下数据集为PTB心电数据集,具体信息可参考网站https://www.physionet.org/content/ptb-xl/1.0.3/。数据集存储地址为D:\下载\ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3。写一个代码要求如下:1去除基线漂移。2.进行滤波。3.画出滤波前,去除基线漂移并滤波后的两个图像
时间: 2024-04-06 11:34:42 浏览: 16
可以使用小波原理进行滤波,以下是Python代码实现:
```python
import pywt
import wfdb
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00001_lr')
sig = record.p_signal[:,0]
# 去除基线漂移
sig_base = pywt.dwt(sig, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.idwt([sig_base, None], 'db4')
# 进行滤波
sig_filt = pywt.dwt(sig_base, 'db4')
sig_filt[1][:] = 0
sig_filt = pywt.idwt(sig_filt, 'db4')
# 画图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(sig)
plt.title('Original Signal')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(sig_filt)
plt.title('Filtered Signal')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
首先,使用`wfdb`包读取数据。然后,使用小波变换去除基线漂移。这里使用了7级小波变换,可以根据需要调整。接着,使用小波变换进行低通滤波,将高频信号置零即可。最后,画出原始信号和滤波后的信号。