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基于MATLAB 的心电信号去噪可以通过多种方法实现，常见的方法包括小波阈值去噪、数字滤波去噪等。 MATLAB 实现结合了小波阈值去噪方法。

MATLAB 心电信号去噪

1.小波阈值去噪方法

小波阈值去噪是一种有效的心电信号去噪方法，特别适用于处理非平稳信号。其基本步骤如下：

1. 对含噪信号进行小波分解。
2. 对小波系数进行阈值处理（硬阈值或软阈值）。
3. 对处理后的系数进行小波重构，得到去噪后的信号。

2.MATLAB 实现代码

使用小波阈值去噪方法对心电信号进行去噪处理：

% 加载心电信号数据% 假设信号存储在变量 ecg_signal 中，噪声存储在变量 noise 中% 这里使用 MATLAB 内置的心电信号数据进行演示load('ecg.mat');% 加载心电信号数据ecg_signal=ecg;% 原始心电信号noise=0.1*randn(size(ecg_signal));% 添加高斯噪声noisy_signal=ecg_signal+noise;% 含噪心电信号% 小波阈值去噪waveletName='db1';% 选择小波基函数level=5;% 小波分解层数[coeffs,lengths]=wavedec(noisy_signal,level,waveletName);% 小波分解% 阈值处理（软阈值）threshold=wthrmngr('dw2ddenoising',noisy_signal);% 自动选择阈值coeffs=wthresh(coeffs,'s',threshold);% 软阈值处理% 小波重构denoised_signal=waverec(coeffs,lengths,waveletName);% 重构去噪信号% 绘制结果figure;subplot(3,1,1);plot(ecg_signal);title('原始心电信号');xlabel('样本点');ylabel('幅度');subplot(3,1,2);plot(noisy_signal);title('含噪心电信号');xlabel('样本点');ylabel('幅度');subplot(3,1,3);plot(denoised_signal);title('去噪后的心电信号');xlabel('样本点');ylabel('幅度');

3.去噪效果评估

去噪效果可以通过信噪比（SNR）和均方根误差（MSE）来评估。较高的 SNR 和较低的 MSE 表示更好的去噪效果。

% 计算信噪比（SNR）和均方根误差（MSE）snr=10*log10(sum(ecg_signal.^2)/sum((ecg_signal-denoised_signal).^2));mse=mean((ecg_signal-denoised_signal).^2);fprintf('信噪比 (SNR): %.2f dB\n',snr);fprintf('均方根误差 (MSE): %.4f\n',mse);

总结

通过上述 MATLAB 代码，可以有效地对心电信号进行去噪处理。小波阈值去噪方法能够较好地去除心电信号中的噪声，同时保留信号的特征信息。

参考代码 基于Matlab的心电信号去噪youwenfan.com/contentcsn/97653.html