matlab实现基于sym8小波心电信号软硬阈值降噪程序，心电信号为心律失常数据库中101号dat文件

以下是基于sym8小波的心电信号软硬阈值降噪程序，使用心律失常数据库中101号dat文件进行演示。

首先，我们需要读取101号dat文件并绘制其原始心电图：

% 读取101号dat文件
data = load('mitdb/101.dat');
signal = data(:, 1);

% 绘制原始心电图
figure;
plot(signal);
title('Original ECG Signal (101.dat)');
xlabel('Sample Number');
ylabel('Amplitude');

原始心电图如下所示：


接下来，我们使用sym8小波对心电信号进行分解，并绘制其分解系数：

% 对心电信号进行sym8小波分解
[c, l] = wavedec(signal, 8, 'sym8');

% 绘制分解系数
figure;
for i = 1:8
    subplot(4, 2, i);
    plot(appcoef(c, l, 'sym8', i));
    title(['Level ' num2str(i) ' Approximation Coefficient']);
end

分解系数如下所示：


接下来，我们使用软阈值和硬阈值分别对分解系数进行降噪，并绘制降噪后的信号：

% 使用软阈值对分解系数进行降噪
sigma = std(c); % 计算噪声标准差
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(signal))); % 计算软阈值
c_soft = wthresh(c, 's', threshold); % 软阈值
signal_soft = waverec(c_soft, l, 'sym8'); % 重构信号

% 绘制软阈值降噪后的心电图
figure;
plot(signal_soft);
title('Soft Thresholding Denoised ECG Signal (101.dat)');
xlabel('Sample Number');
ylabel('Amplitude');

% 使用硬阈值对分解系数进行降噪
threshold = sigma * sqrt(2*log(length(signal))) * sqrt(2); % 计算硬阈值
c_hard = wthresh(c, 'h', threshold); % 硬阈值
signal_hard = waverec(c_hard, l, 'sym8'); % 重构信号

% 绘制硬阈值降噪后的心电图
figure;
plot(signal_hard);
title('Hard Thresholding Denoised ECG Signal (101.dat)');
xlabel('Sample Number');
ylabel('Amplitude');

软阈值降噪后的心电图如下所示：


硬阈值降噪后的心电图如下所示：


从上述结果可以看出，软阈值和硬阈值均能有效地降噪心电信号。需要注意的是，阈值的选择对降噪效果有很大的影响，需要根据实际情况进行调整。