%%%%%%%%%%%%%%%%%%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');% 调用心电数据库 r为只读，ecg是打开文件的识别符
N=1201;%常数赋值，要读数据个数
data=fread(ecg,N,'int16'); %从一个流中读N个数据，数据格式是int16,16进制整数
data=data/10000;%数据缩小10000倍
fclose(ecg);%关闭打开的文件
x=data;%把数据转赋给x变量
wavename='db5'; %db5是小波名
level=4;%4级分解
[c,l]=wavedec(x,level,wavename); %4级小波分解，c保存各级分解系数，l是薄记矩阵，保存各级的系数的个数
alpha=1.5; %1.5用于信号压缩，3用于降噪
sorh='h'; %为硬阈值
[thr,nkeep]=wdcbm(c,l,alpha);%使用Birgé-Massart策略计算一维小波分解或压缩的阈值thr和各级的系数个数nkeep
[xc,cxc,lxc,perf0,perfl2]=wdencmp('lvd',c,l,wavename,level,thr,sorh); %小波压缩重构后的图像
t1=0:0.004:(length(x)-1)*0.004;%一行数据
figure(4);%打开一个图形窗口
subplot(211); %子图1
plot(t1,x);%画图形
title('从人体采集的原始的ECG信号');%加上子图名称
subplot(212);%子图2
plot(t1,xc);%画图形
title('Birge-Massart策略阈值降噪后的ECG信号（wname=db5 level=4）');%加上子图名称
