基于小波变换的ECG信号消噪程序代码

### 基于小波变换的ECG信号消噪程序代码实现

为了展示如何利用小波变换对心电信号（ECG）进行有效的去噪处理，下面提供了一个MATLAB环境下的具体实例。此示例不仅展示了基本的小波分解与重构操作，还包含了参数调整的部分，使得用户可以根据实际需求灵活配置。

#### MATLAB中的小波去噪算法实现

% 加载原始带有噪声的心电数据
load('ecg_noisy.mat'); % 用户需准备含有带噪ECG的数据文件 ecg_noisy.mat,其中应包含变量 'signal'

figure;
subplot(2,1,1);
plot(signal); title('Original Noisy ECG Signal');

% 设置小波函数名称和分解层数
waveletName = 'db4';    % 使用Daubechies 4阶作为母小波
level = 5;              % 设定多分辨率分析级别为5层

% 执行离散小波变换(DWT)，得到近似系数(approximation coefficients) 和细节系数(detail coefficients)
[C,L] = wavedec(signal, level, waveletName);

% 应用阈值法去除高频部分即噪音成分
thrMethod = 'sqtwolog';     % 平方根双对数估计方法
sorh = 'soft';             % 软阈值化
keepApp = true;            % 是否保留近似分量，默认true表示保留
Cnew = wthrcfs(C, L, sorh, thrMethod, keepApp);

% 进行逆离散小波变换(IDWT),重建干净的心电图信号
cleanSignal = waverec(Cnew, L, waveletName);

subplot(2,1,2);
plot(cleanSignal); title('Denoised ECG Signal Using Wavelets');

上述代码片段实现了加载含噪ECG信号、执行小波分解、设定阈值策略以削减噪声影响并最终完成信号重构的过程[^2]。值得注意的是，在真实应用场景下可能还需要针对特定类型的干扰采取额外措施优化效果；此外，对于不同种类的小波基的选择也会显著影响到最终的结果质量。