基于小波变换的心电信号自适应去噪MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现心电信号的智能去噪，通过小波变换自动分析噪声并滤除。系统包含预处理、小波分解、阈值去噪和重构模块，可有效去除工频干扰，提升信号质量，适用于生物医学信号处理研究。

详 情 说 明

基于小波变换的心电信号自适应去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个针对心电信号的智能去噪系统。系统通过小波变换技术对原始心电信号进行分析，自动识别噪声成分并实现有效滤除。系统包含信号预处理、小波分解、阈值去噪和小波重构四个主要模块，能够有效去除工频干扰、肌电噪声和基线漂移等常见噪声，同时保留心电信号的重要特征波形。

功能特性

• 智能噪声识别：自动识别心电信号中的多种噪声类型
• 自适应阈值去噪：根据信号特性自动调整去噪阈值参数
• 多分辨率分析：利用小波多分辨率分析技术实现精细去噪
• 小波基优化选择：支持多种小波基函数，可根据信号特性优化选择
• 完整评估体系：提供多种量化指标评估去噪效果
• 可视化展示：生成详细的去噪过程图谱和结果对比

使用方法

输入参数配置

1. 信号数据：支持.mat格式或.txt格式的原始心电信号数据
2. 采样频率：设置信号采样频率（单位：Hz）
3. 通道配置：指定信号通道数（单通道或多通道处理）
4. 小波基选择：可选参数，指定小波基类型（如db4、sym8等）
5. 噪声类型：标识主要噪声类型，用于优化去噪策略

运行系统

配置完输入参数后，直接运行主程序即可启动去噪流程。系统将自动完成信号预处理、小波分解、阈值处理和小波重构全过程。

输出结果

系统生成以下输出内容：

• 去噪后的心电信号数据（保持原始格式）
• 详细的去噪效果评估报告
• 噪声分量分离数据（可选）
• 去噪过程可视化对比图谱
• 小波分解系数分布图

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Signal Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox

硬件建议

• 内存：4GB以上
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含信号数据的读取与参数解析、去噪流程的总体调度与控制、小波变换与重构过程的执行管理、自适应阈值算法的计算与优化、去噪效果的定量评估与报告生成，以及结果数据的输出与可视化展示功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块协同工作，确保去噪过程的完整性和准确性。