matlab下多种方法进行心电信号去噪

在Matlab下采用多种方法对心电信号进行去噪，适用于初学者

%%%%%%%%%%信号小波分解
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%基于Haar小波%%%%%%%
ecg=fopen（‘100.dat‘‘r‘）;
N=1201;
data=fread（ecgN‘int16‘）;
data=data/10000;
save ECGdata data;
fclose（ecg）;
x=0:0.004:4.8;
figure（1）;
subplot（321）;
plot（xdata）;
axis（[0 4.8 -4 4]）;
title（‘原始心电信号‘）;
x=data;
wname=‘Haar‘;
level=5;
[cl]=wavedec（xlevelwname）;
a5=wrcoef（‘a‘cl‘Haar‘5）;
a4=wrcoef（‘a‘cl‘Haar‘4）;
a3=wrcoef（‘a‘cl‘Haar‘3）;
a2=wrcoef（‘a‘cl‘Haar‘2）;
a1=wrcoef（‘a‘cl‘Haar‘1）;
subplot（322）;plot（a5）;title（‘a5‘）;axis（[0 1201 -2 2]）;
subplot（323）;plot（a4）;title（‘a4‘）;axis（[0 1201 -2 2]）;
subplot（324）;plot（a3）;title（‘a3‘）;axis（[0 1201 -2 2]）;
subplot（325）;plot（a2）;title（‘a2‘）;axis（[0 1201 -2 2]）;
subplot（326）;plot（a1）;title（‘a1‘）;axis（[0 1201 -2 2]）;
%%%%%%%%%%%%基于db6小波%%%%%
ecg=fopen（‘100.dat‘‘r‘）;
N=1201;
data=fread（ecgN‘int16‘）;
data=data/10;
fclose（ecg）;
x=0:0.004:4.8;
figure（2）;
subplot（321）;
plot（xdata）;
axis（[0 4.8 -4000 4000]）;
title（‘原始心电信号‘）;
x=data;
wname=‘db6‘;
level=5;
[cl]=wavedec（xlevelwname）;
a5=wrcoef（‘a‘cl‘db6‘5）;
a4=wrcoef（‘a‘cl‘db6‘4）;
a3=wrcoef（‘a‘cl‘db6‘3）;
a2=wrcoef（‘a‘cl‘db6‘2）;
a1=wrcoef（‘a‘cl‘db6‘1）;
subplot（322）;plot（a5）;title（‘a5‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（323）;plot（a4）;title（‘a4‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（324）;plot（a3）;title（‘a3‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（325）;plot（a2）;title（‘a2‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（326）;plot（a1）;title（‘a1‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%基于sym3小波%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
ecg=fopen（‘100.dat‘‘r‘）;
N=1201;
data=fread（ecgN‘int16‘）;
data=data/10;
save ECGdata data;
fclose（ecg）;
x=0:0.004:4.8;
figure（3）;
subplot（321）;
plot（xdata）;
axis（[0 4.8 -4000 4000]）;
title（‘原始心电信号‘）;
x=data;
wname=‘sym3‘;
level=5;
[cl]=wavedec（xlevelwname）;
a5=wrcoef（‘a‘cl‘sym3‘5）;
a4=wrcoef（‘a‘cl‘sym3‘4）;
a3=wrcoef（‘a‘cl‘sym3‘3）;
a2=wrcoef（‘a‘cl‘sym3‘2）;
a1=wrcoef（‘a‘cl‘sym3‘1）;
subplot（322）;plot（a5）;title（‘a5‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（323）;plot（a4）;title（‘a4‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（324）;plot（a3）;title（‘a3‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（325）;plot（a2）;title（‘a2‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
subplot（326）;plot（a1）;title（‘a1‘）;axis（[0 1201 -2000 2000]）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%心电信号降噪
%%%%%%%%%%%%%%%Birge-Massart策略阈值降噪
%基于小波变换的心电信号的降噪
ecg=fopen（‘100.dat‘‘r‘）;
N=1201;
data=fread（ecgN‘int16‘）;
data=data/10000;
fclose（ecg）;
x=data;
wavename=‘db5‘;
level=4;
[cl]=wavedec（xlevelwavename）;
alpha=1.5;
sorh=‘h‘;
[thrnkeep]=wdcbm（clalpha）;%使用硬阈值给信号降噪
[xccxclxcperf0perfl2]=wdencmp（‘lvd‘clwavenamelevelthrsorh）;
t1=0:0.004:（length（x）-1）*0.004;
figure（4）;
subplot（211）;
plot（t1x）;
title（‘从人体采集的原始的ECG信号‘）;
subplot（212）;
plot（t1xc）;
title（‘Birge-Massart策略阈值降噪后的ECG信号（wname=db5 level=4）‘）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%最优预测软阈值降噪
%基于小波变换的心电信号的

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       5444  2010-05-06 20:49  ECGprocess\process.m

     文件    1950000  2008-01-17 11:58  ECGprocess\100.dat

     文件    1950000  2008-12-25 14:18  ECGprocess\ECG1.dat

     文件       3512  2009-05-04 10:22  ECGprocess\ECGdata.mat

     目录          0  2010-06-12 16:36  ECGprocess

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