现在已经从网址https://www.physionet.org/content/ptb-xl/1.0.3/下载了PTB心电数据集，下载地址为D:\下载\ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3。请编写一段python代码，要求如下：1.用小波原理进行滤波；2.去除基线漂移；3.绘制原始信号图像；4.绘制去除基线漂移且滤波后的图像

好的，以下是代码实现：

import wfdb
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00001_lr')
data = record.p_signal[:,0]

# 小波滤波
wavelet = pywt.Wavelet('db4')  # 选择小波函数
levels = pywt.dwt_max_level(len(data), wavelet)  # 计算最大可用的分解层数
decomposition = pywt.wavedec(data, wavelet, level=levels)  # 进行小波分解
threshold = np.nanstd(decomposition[-1]) * 3  # 计算阈值
decomposition[1:] = (pywt.threshold(i, threshold, mode='soft') for i in decomposition[1:])  # 软阈值去噪
filtered_data = pywt.waverec(decomposition, wavelet)  # 小波重构

# 去除基线漂移
baseline = np.median(filtered_data)
filtered_data = filtered_data - baseline

# 绘制原始信号图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data)
plt.title('Raw Signal')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

# 绘制去除基线漂移且滤波后的图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(filtered_data)
plt.title('Filtered Signal')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

代码说明：

1. 使用 wfdb 库读取数据，数据路径为 `D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00001_lr`，读取其中的一列数据。

2. 选择小波函数为 db4，计算最大可用的分解层数，进行小波分解，计算阈值，对小波系数进行软阈值去噪，重构信号。

3. 计算重构信号的基线，去除基线漂移。

4. 绘制原始信号图像和去除基线漂移且滤波后的图像。

注意：这里只是一个简单的示例，实际应用中需要根据数据的特点选择适当的小波函数和阈值。