如何用matlab实现小波变换去ECG信号基漂

Cherry_72 2017-12-23 07:52:52

matlab有函数直接对ECG信号进行去噪，有没有函数可以去基漂？

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�Starry✨ 2018-12-13

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小波变换不能去基线漂移，用EMD分解可以去除。

以小波变换的多分辨率分析为基础, 通过对体表心电信号(ECG) 及其噪声的分析, 对ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声, 设计了不同的小波消噪算法; 并利用MIT/BIH 国际标准数据库中的ECG 信号和程序模拟所产生的ECG 信号, 分别对算法进行了仿真与实验验证。结果表明, 算法能有效地滤除ECG 信号检测中串入的几类主要噪声, 失真度很小, 可满足临床分析与诊断对ECG 波形的要求。

小波变换是一种数学工具，它可以分解信号为不同的频率组件，并允许我们在不同的尺度或水平上分析信号。与传统的傅里叶变换相比，小波变换可以提供时间和频率的信息，这使得它成为分析非稳态信号，如ECG信号的理想工具。

1.算法介绍首先来看看什么是小波变换？要回答这个问题，首先得从傅里叶变换FFT开始说起，了解过FFT的人都知道，对一段信号进行傅里叶变换，可以知道这段信号有哪些频率成分存在，比如： fs = 250; N = 10000; %采样频率和数据点数 n = 0:N-1;t = n/fs; %时间序列 x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*60*t); y = fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换 mag = abs(y); %求得Fourie

小波变换 -小波，一个神奇的波，可长可短可胖可瘦（伸缩平移），当去学习小波的时候，第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换（又回来了，唉），因为他们都是频率变换的方法，而傅立叶变换是最入门的，也是最先了解的，通过傅立叶变换，了解缺点，改进，慢慢的就成了小波变换。主要的关键的方向是傅立叶变换、短时傅立叶变换，小波变换等。小波变换不仅可以获取信号的频率成分，还能得到每个频率成分出现的时间。这就是其优于傅里叶和短时傅里叶变换之处。小波多分辨率分析 -小波多分辨率分析也叫多尺度分析，是小波分解与重构（Mallat算法）

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