数据集为PTB心电数据集，具体信息可参考网站https://www.physionet.org/content/ptb-xl/1.0.3/。数据集存储地址为D:\下载\ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3。写一个代码要求如下：1去除基线漂移。2.进行滤波。3.画出滤波前，滤波后以及最后去除基线漂移的三个图像

好的，以下是一个示例代码，满足你的要求：

import wfdb
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

# 读取心电数据
record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00003_lr')

# 获取心电信号
ecg_signal = record.p_signal[:, 0]

# 获取采样频率
fs = record.fs

# 获取时间轴
t = np.arange(ecg_signal.size) / fs

# 去除基线漂移
ecg_detrend = signal.detrend(ecg_signal)

# 定义滤波器
b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low')

# 进行滤波
ecg_filt = signal.filtfilt(b, a, ecg_detrend)

# 绘制原始信号，滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, ecg_signal, 'b')
plt.title('Original Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')

plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(t, ecg_filt, 'r')
plt.title('Filtered Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')

plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(t, ecg_detrend, 'g')
plt.title('Detrended Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (mV)')

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个例子中，我们使用`wfdb.rdrecord`函数读取了一个心电数据，并将其赋值给`record`变量。然后，我们使用`record.p_signal[:, 0]`获取了心电信号，并将其赋值给`ecg_signal`变量。接着，我们使用`record.fs`获取了采样频率，并使用`np.arange`函数以及采样频率计算出了时间轴`t`。然后，我们使用`signal.detrend`函数去除了信号的基线漂移。然后，我们使用`signal.butter`函数定义了一个低通滤波器，并将其应用于去除基线漂移后的信号`ecg_detrend`，得到滤波后的信号`ecg_filt`。最后，我们将原始信号，滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号分别绘制在三个子图中。