心电信号的小波降噪的matlab代码

以下是一份基于小波的心电信号降噪的MATLAB代码示例：

% 读取心电信号数据
ecg_data = load('ecg_data.mat');
ecg_signal = ecg_data.ecg_signal;

% 小波降噪参数
wavelet_type = 'db6'; % 选用小波类型
level = 5; % 小波分解级数
threshold_type = 'sqtwolog'; % 阈值选用方法
threshold_scale = 1; % 阈值缩放因子

% 小波分解
[C, L] = wavedec(ecg_signal, level, wavelet_type);

% 计算噪声阈值
sigma = median(abs(C)) / 0.6745;
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(ecg_signal))) * threshold_scale;

% 阈值处理
for i = 1:level
    start_idx = L(i)+1;
    end_idx = L(i+1);
    C(start_idx:end_idx) = wthresh(C(start_idx:end_idx), threshold_type, threshold);
end

% 小波重构
denoised_signal = waverec(C, L, wavelet_type);

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(ecg_signal);
title('原始心电信号');
subplot(2,1,2);
plot(denoised_signal);
title('小波降噪后的心电信号');

这份代码首先读取了一个心电信号的数据，然后指定了小波降噪的参数。接着对信号进行小波分解，计算出噪声阈值，并利用阈值处理方法对小波系数进行阈值处理。最后再进行小波重构得到降噪后的信号，并绘制出原始信号和降噪后的信号的对比图。