高精度信号去基线漂移处理平台

资 源 简 介

本项目致力于利用MATLAB环境开发一套完整的信号预处理解决方案，专门用于解决各类传感器采集过程中常见的基线漂移问题。基线漂移是一种常见的低频非平稳噪声，广泛存在于心电信号（ECG）、脑电信号（EEG）、地震波监测、应变计测量以及各种精密工业分析仪器的输出中。其成因通常包括传感器温漂、电极接触不稳定、人体呼吸运动或电磁干扰等，严重影响了对有用信号特征点的提取与量化分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的高精度信号去基线漂移处理平台

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB环境开发的高精度信号预处理工具平台，专注于解决传感器信号采集过程中的基线漂移（Baseline Drift）问题。基线漂移作为一种常见的低频非平稳干扰，会严重掩盖有用信号的特征。本平台通过集成多种主流的信号处理算法，实现了对心电（ECG）、脑电（EEG）及各类工业传感器信号的高效去偏处理，并提供了量化的性能评价体系，旨在为科研和工程人员提供一个直观、准确的算法对比与验证环境。

功能特性

1. 复杂信号仿真：内置合成信号发生器，能够生成包含多频段有用信号、非线性非平稳基线趋势（含二次项、低频正弦项及指数项）以及高斯白噪声的混合信号，用于模拟真实的物理监测环境。
2. 多算法并行处理：集成了从经典时频分析到现代自适应滤波的六种核心算法。
3. 闭环评价体系：采用信噪比增益（SNR Gain）和均方根误差（RMSE）作为量化指标，科学评估不同算法的去偏差精度。
4. 可视化对比分析：自动生成多维度对比图表，直观展示原始信号、重构基线以及各算法处理后的时域效果。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将项目相关的函数文件置于当前工作目录下。
3. 运行主程序脚本，系统将自动执行以下流程：

- 初始化传感器参数与时间向量。 - 生成模拟的受干扰信号。 - 依次调用六种算法进行基线估计与剔除。 - 在命令行窗口输出各算法的性能指标。 - 弹出可视化结果窗口，展示算法对比图像。

系统要求

1. 环境版本：MATLAB R2016b 及以上版本。
2. 工具箱需求：

- Signal Processing Toolbox（用于滤波器设计、中值滤波等）。 - Wavelet Toolbox（用于离散小波变换分析）。

算法实现与逻辑说明

主程序中严格实现了以下六种逻辑路径，用以剥离信号中的趋势成分：

1. 多项式拟合逻辑：利用最小二乘法对输入信号进行 6 阶多项式回归，拟合出信号的全局低频演变趋势，并通过信号相减实现基线校正。
2. 巴特沃斯高通滤波逻辑：设计一个 4 阶高通滤波器，截止频率设定为 0.5 Hz，通过双向零相位滤波技术剔除截止频率以下的慢漂移成分。
3. 离散小波变换（DWT）逻辑：选用 db4 小波基对信号进行 9 层分解。该逻辑的核心在于将代表基线成分的低频近似系数全部置零，随后通过逆小波变换重构出纯净信号。
4. 形态学辅助处理逻辑：基于数学形态学的开-闭运算原理，通过特定长度（200个采样点）的结构元素进行滚动最小值（腐蚀）与最大值（膨胀）计算，从而提取信号的背景包络，实现基线估计。
5. 中值滤波逻辑：采用 1 秒长度（Fs个采样点）的滑动窗口进行中值提取。该方法利用中值对突变的稳健性，捕捉信号中的低频缓变趋势。
6. 自适应滤波（RLS）逻辑：采用递归最小二乘算法。首先通过低通滤波获取参考基线，随后利用 RLS 的自适应迭代机制，动态调整滤波权重，从混合信号中精确减去估计的趋势成分。

关键函数与实现细节

1. 形态学基线提取函数：该内部函数封装了复杂的非线性运算。它首先通过 movmin 和 movmax 实现信号的腐蚀与膨胀，先执行开运算（先腐蚀后膨胀）再执行闭运算（先膨胀后腐蚀），最后通过二者的算术平均值精细化地提取出非平稳基线。
2. RLS 自适应滤波函数：该函数实现了标准 RLS 算法。设置遗忘因子为 0.999 以保证算法的稳定性和对非平稳特性的跟踪性能。通过 32 阶权值向量的不断迭代，最小化预测误差，从而将有用信号与基线有效分离。
3. 指标评价逻辑：通过计算处理前后信号与原始理想信号之间的能量比值（SNR Gain），以及处理后信号与理想信号的欧式距离（RMSE），为用户提供算法选择的客观依据。
4. 数据可视化逻辑：平台将 8 个关键视图集成于统一画布。包括原始信号对比图、基线重构对比图（多算法重叠）、以及六个独立的算法修复效果子图，便于用户观察各算法在边缘处理及特征保留方面的差异。