心电信号小波变换matlab代码

心电信号小波变换是一种常见的处理心电信号的方法，可以用Matlab进行实现。实现的过程可以分为以下几个步骤：

1. 加载心电信号：通过载入一个已经采集好的心电信号，或使用Matlab自带的心电信号库来进行。例如，可用如下语句进行载入一个心电信号：

ecg = load('ecg_signal.mat');

2. 对心电信号进行小波分解：使用Matlab自带的小波变换工具箱，调用函数“[C, L] = wavedec(ecg, n, wavelet)”，其中n为小波分解的层数，wavelet为小波函数的选择。该函数会将信号分解为n个分层，每层分别进行不同级别的小波变换，得到系数矩阵C和每层小波变换的长度L。

3. 进行小波重构：使用Matlab自带的小波变换工具箱，调用函数“ecgNew = waverec(C, L, wavelet)”，其中C和L为小波分解得到的系数矩阵和长度，wavelet为小波函数的选择。该函数会将小波分解后得到的系数矩阵C和长度L进行合并，进行逆变换，得到小波重构后的心电信号。

完整的Matlab代码实现如下：

% 加载心电信号
ecg = load('ecg_signal.mat');

% 小波分解
n = 7; % 小波分解的层数
wavelet = 'db4'; % 小波函数选择
[C, L] = wavedec(ecg, n, wavelet);

% 小波重构
ecgNew = waverec(C, L, wavelet);

% 可视化结果
t = 1:length(ecg);
subplot(2,1,1);
plot(t, ecg);
title('Original Signal');
xlabel('Time (ms)');
ylabel('Amplitude');

subplot(2,1,2);
plot(t, ecgNew);
title('Signal After Wavelet Transform');
xlabel('Time (ms)');
ylabel('Amplitude');

这个代码将会把原始信号和小波变换后的信号分别展示在两个图像窗口内，方便我们观察小波变换的效果。