matlab心电信号去噪

资 源 简 介

matlab心电信号去噪

详 情 说 明

心电信号是反映心脏电活动的生物电信号，具有微弱、低频、易受干扰等特点。临床采集时容易混入工频干扰、肌电干扰和基线漂移等噪声，因此有效的去噪处理是心电分析的关键前提。

小波变换去噪 通过多尺度分解心电信号，在不同频带分离有效成分与噪声。软/硬阈值处理小波系数后重构信号，能有效抑制高频噪声同时保留QRS波等特征点。关键点在于选择适合心电特性的小波基（如db6）和分解层数。

数学形态学滤波 利用结构元素对信号进行膨胀/腐蚀运算，特别适合消除基线漂移。开运算可抑制正向脉冲噪声，闭运算处理负向干扰。这种方法计算量小，但对结构元素尺寸敏感，需根据心电特征调整。

经验模态分解（EMD） 将信号自适应分解为若干IMF分量，通过筛选包含主要心电特征的IMF实现去噪。EMD的优势在于处理非平稳信号，但需注意模态混叠问题，可结合Hilbert变换提升效果。

实际应用中常采用混合方法，例如先用形态学滤波去除基线漂移，再通过小波变换抑制高频噪声。对于运动伪迹等复杂干扰，可结合自适应滤波算法。每种方法的参数需根据具体噪声类型和ECG特征优化，最终评估需同时观察时域波形和频域特性。