本论文聚焦于心电信号分析领域，探讨并应用了小波阈值降噪技术来优化信号质量。通过实验验证，该方法在去除噪声、保留有效信息方面展现了显著优势。
心电信号是记录心脏活动产生的微弱生物电活动的一种方式，在医学诊断中有重要作用。它能够帮助医生识别各种心脏疾病。然而，由于这些信号非常微弱（通常只有毫伏级），在采集过程中容易受到环境因素及噪声的干扰，包括工频干扰、基线漂移和肌电干扰等。
为了获取准确的心电信号并进行后续分析，需要对信号进行降噪处理。小波阈值降噪是一种有效的非线性方法，它利用了小波变换在时域与频域上的特性来将信号分解为不同分辨率的分量，并通过设定一定的阈值规则去除噪声。
选择合适的小波基是实施该技术的关键步骤之一，在本段落中作者选择了具有良好对称性和接近心电波形特点的sym8小波。此外，Mallat算法被用来进行八层尺度的小波分解以达到最佳效果。
在处理过程中，合理地设定阈值同样重要。通过Matlab软件提供的几种不同的软阈值规则（如minimaxi、rigrsure等），作者发现使用minimaxi方法并适当调整第一级系数可以有效去除噪声信号。
心电信号去噪的具体步骤包括：
1. 利用Mallat算法对含噪声的原始信号进行正交小波变换分解。
2. 对得到的小波系数应用阈值处理，可能采用硬阈值法或软阈值法。
3. 通过逆向小波重构来恢复干净的心电信号。
其中，硬阈值法则可能导致较大的方差变化，并对数据的微细变动过于敏感；相比之下，软阈值法则可以避免这些缺点，在去除噪声的同时保留信号的真实信息。因此，选择合适的处理方式对于提高心电图分析的效果至关重要。
小波阈值降噪技术特别适用于具有特定频率特征的心电信号处理。通过合理地配置参数和规则设置，该方法能够有效地消除各种干扰因素对心电信号的影响，并提升其在临床诊断中的准确性和可靠性。这项研究为改善心电信号的去噪效果提供了重要的参考依据。
5星
