去除基线漂移的matlab程序

### 去除基线漂移的方法

对于去除基线漂移，一种有效的方式是采用小波变换中的低频成分来进行估算并去除。具体实现可以通过 `wavedec` 和 `wrcoef` 函数完成[^1]。

% 参数设置
level = 8;
waveletName = 'db4';

% 执行离散小波分解
[coeffs, l] = wavedec(noisyECG, level, waveletName);

% 提取近似系数（即低频部分）
approximation = wrcoef('a', coeffs, l, waveletName, level);

% 计算校正后的 ECG 信号
correctedECG = noisyECG - approximation;

% 可视化结果
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, noisyECG);
title('带有基线漂移的 ECG 信号');

subplot(3, 1, 2);
plot(t, approximation);
title('估计的基线漂移');

subplot(3, 1, 3);
plot(t, correctedECG);
title('纠正后的 ECG 信号');

另一种方法涉及使用多项式拟合来消除基线漂移。这种方法适用于那些具有较为平滑变化趋势的数据集，在这种情况下，可以选择合适的阶数构建多项式模型，并从中减去原信号以获得修正版本[^2]。

degree = 2; % 多项式的阶次可以根据实际情况调整
p = polyfit(t, noisyECG, degree);
baseline = polyval(p, t);
correctedECG_poly = noisyECG - baseline;

figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, noisyECG);
title('原始带噪声的心电图');

subplot(3, 1, 2);
plot(t, baseline);
title('拟合出来的基线');

subplot(3, 1, 3);
plot(t, correctedECG_poly);
title('经过多项式拟合矫正后的心电图');

此外，还有专门针对特定应用领域设计的技术，比如拉曼光谱分析中使用的 airPLS 方法。该技术能够自适应地识别和提取背景信号作为基线，从而达到良好的去除效果[^3]。