运行程序后显示图像并没有去除基线漂移，请修改代码

好的，基线漂移去除的代码应该放在小波滤波之前，因为小波滤波会对信号整体进行平移，导致基线漂移去除的效果不好。以下是修改后的代码：

import wfdb
import pywt
import numpy as np
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')
data = record.p_signal[:,0]

# 去除基线漂移
baseline = np.median(data)
data = data - baseline

# 小波滤波
wavelet = pywt.Wavelet('db4')  # 选择小波函数
levels = pywt.dwt_max_level(len(data), wavelet)  # 计算最大可用的分解层数
decomposition = pywt.wavedec(data, wavelet, level=levels)  # 进行小波分解
threshold = np.nanstd(decomposition[-1]) * 3  # 计算阈值
decomposition[1:] = (pywt.threshold(i, threshold, mode='soft') for i in decomposition[1:])  # 软阈值去噪
filtered_data = pywt.waverec(decomposition, wavelet)  # 小波重构

# 绘制原始信号图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data)
plt.title('Raw Signal')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

# 绘制去除基线漂移且滤波后的图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(filtered_data)
plt.title('Filtered Signal')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

修改后的代码中，先计算原始信号的基线，然后对信号进行基线漂移去除，再进行小波滤波，最后绘制去除基线漂移且滤波后的图像。