matlab小波变换去除基线漂移

### 小波变换去除心电图基线漂移

为了利用小波变换去除心电图中的基线漂移，可以遵循一系列具体的操作流程。该过程涉及预处理、选择合适的小波函数、计算小波变换以及最终的信号重构。

#### 1. 数据预处理
在开始之前，先加载所需的心电信号数据，并对其进行初步清理。这一步骤通常包括去除高频噪声和其他干扰因素[^3]：

% 加载心电信号数据 (假设已经存在变量signal)
load('ecg_signal.mat'); % 替换为实际文件名
Fs = 360;               % 设置采样率，单位Hz
t = (0:length(signal)-1)/Fs;

figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, signal); title('原始心电信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度(mV)');
grid on;

#### 2. 应用高通滤波器
为了减少低频成分的影响，在执行小波分解前可考虑施加一个简单的高通滤波器来抑制低于一定阈值频率的部分:

[b,a]=butter(4,0.5/(Fs/2),'high');    % 设计四阶巴特沃斯高通滤波器
filteredSignal=filtfilt(b,a,signal);

subplot(2,1,2);
plot(t, filteredSignal,'r'); hold on;
title('经高通滤波后的心电信号');
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度(mV)');
legend({'原始','过滤'});
grid on;
hold off;

#### 3. 执行连续或离散小波变换(CWT/DWT)
接下来，选择适合于分析的心脏周期特性的小波母函数（如Db8），并对上述经过预处理的数据实施多尺度下的DWT操作：

waveName='db8';                       % 定义所选小波名称
level=7;                              % 分解层数量设定
[C,L]=wavedec(filteredSignal, level,waveName);

% 显示各层近似分量
for i=1:level+1
    subplot(level+1,1,i);
    plot(approx_i); axis tight;
    if i==1
        title(['第',num2str(i-1),'级近似']);
    else
        ylabel(['A' num2str(i)]);
    end
end

#### 4. 提取并重建无基线偏移的新信号
最后阶段是从获得的小波系数中分离出代表缓慢变化趋势的那一部分——即所谓的“近似”组件，并将其置零；随后再逆向转换回时域空间从而获取净化版ECG记录：

approx=zeros(size(C));              % 初始化全零数组作为新的近似值容器
details=C;                          % 复制细节保留不变
startIdx=sum(L(1:end-level))+1;     % 获取最后一个级别起始索引位置
approx(startIdx:startIdx+L(end)-2)=C(startIdx:startIdx+L(end)-2)*0;% 清空最高层次近似项

newSig=waverec(details, L, waveName); % 使用修改过的系数集重建设号
figure;
plot(newSig); title('去除了基线漂移的心电信号');
xlabel('样本点编号');
ylabel('电压(mV)');

通过以上步骤，能够有效地从小波域内剔除掉那些由呼吸等因素引起的长期波动效应，进而提高后续临床解读准确性。