心电信号的小波去噪技术及MATLAB实现

在心电图（ECG）分析中，噪声的存在会严重影响结果的准确性。小波分析作为一种强大的信号处理工具，能够有效地识别和去除心电信号中的噪声。将介绍小波分析在心电信号去噪中的应用，并展示如何使用MATLAB实现这一过程。

首先，了解小波变换的基本原理是必要的。小波变换是一种时频分析方法，它通过分解信号的频谱来提取其时间和频率信息。在心电信号处理中，我们通常使用离散小波变换（DWT）来进行去噪操作。具体步骤如下：

1. 数据预处理: 包括对心电信号进行滤波、归一化等步骤。这有助于提高后续处理的准确性。

2. 选择合适的小波基函数: 不同的基函数具有不同的频域特性，适合去除不同类型的噪声。在实际应用中，通常会选择如db4、sym5或coif5等小波基函数。

3. 执行小波分解和重构: 使用选定的基函数对心电信号进行多级小波分解。然后，通过设定阈值来去除高频噪声成分，最后对信号进行逆变换得到去噪后的心电图。

4. 评估去噪效果: 利用各种指标如信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）等评价去噪前后信号的质量变化。