你可以用python写一个程序，对这个网址的数据进行滤波并绘制出来吗

很抱歉，我作为一个语言模型，无法直接编写和运行程序。但是我可以提供一个Python代码框架，您可以在此基础上进行开发和调试。

首先，您需要下载并解压PTB-XL数据集。可以使用以下代码下载并解压数据集：

!wget -c https://physionet.org/files/ptb-xl/1.0.3/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3.zip
!unzip -o ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3.zip

接下来，可以使用wfdb库读取和处理数据。以下是一个简单的程序框架，用于读取并绘制PTB-XL数据集中的一个ECG信号：

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

# 读取一个ECG信号
record = wfdb.rdrecord('ptb-xl/database/records100/00000/00001_lr')
signal = record.p_signal[:, 0]

# 设置小波滤波器
wavelet = pywt.Wavelet('db4')

# 小波滤波
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=5)
coeffs[1:] = [pywt.threshold(i, value=np.std(i)*2) for i in coeffs[1:]]
filtered_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)

# 绘制原始信号和滤波后的信号
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(signal, label='Original Signal')
plt.plot(filtered_signal, label='Filtered Signal')
plt.legend()
plt.show()

在程序中，我们使用wfdb库读取了PTB-XL数据集中的一个ECG信号，并使用PyWavelets库对其进行小波滤波。最后，我们使用matplotlib库将原始信号和滤波后的信号绘制出来。

请注意，这里只是一个简单的程序框架，您需要根据具体的应用场景进行调整和优化。同时，由于数据集中包含大量的ECG信号，您可能需要编写循环来对每个信号进行处理。