有几种方法可以去除基线漂移。
1.matlab内置函数detrend
不适合非线性复杂的信号
2 .通过小波变换去除基线漂移小波
函数将DeBaseline_Wavelet定义为缩放函数
功能y=de baseline _ wavelet (x )
s=x； 获取要%处理的信号。 x是上面. mat中的参数
%信号整体长度
n=numel(s；
%小波分解；
maxlev=7； %分解6标尺7层
wavename='db6 '； %小波函数名称(根据信号) ) ) ) ) )。
[C，l]=wavedec(s，maxlev，wavename )；
%提取分解后的近似系数和详细系数
a7=appcoef(c，l，wavename，7 )；
D1=detcoef(C，l，1 )；
D2=detcoef(C，l，2 )；
D3=detcoef(C，l，3 )；
D4=detcoef(C，l，4 )；
D5=detcoef(C，l，5 )；
D6=detcoef(C，l，6 )；
D7=detcoef(C，l，7 )；
D1=Zeros(1，Length ) D1 ) '； %高频去噪
D2=Zeros(1，Length ) D2 ) '；
A7=Zeros(1，Length ) A7 )；
C2=[A7、D7 '、D6 '、D5 '、D4 '、D3 '、D2 '、D1']； %新系数
y=(waverec(C2，l，wavename ) ) )； %重新配置解除基线后的信号
结束
3 .低通滤波器
首先进行低通滤波，从原信号中减去而得到的趋势信号是解除趋势后的信号
sig_raw=lfp4；
nlen=Length(SIG_raw；
fs=1000； %采样频率可通过软件设置
Ts=1/fs； %时间间隔是采样频率的倒数
fmaxd=5； %截止频率为3Hz
fmaxn=fmaxd/(fs/2 )；
[b，a]=butter(1，fmaxn，' low ' )；
DD=文件文件(b、a、lfp4 )； 通过5Hz低通滤波器的信号
Y1=lfp4-dd； %去除该信号，得到去除基线偏移的信号
%绘图
subplot (3，1，1 )，plot ) LFP4，' b ' )； 原始信号；
subplot (3，1，2 )，plot ) DD，' b ' )； 趋势线；
subplot (3，1，3 )，plot ) y1，' b ' )； xlabel (“去除基线偏移的信号”)
4 .高通滤波器
直接设置高通滤波器去除小于3Hz的信号即可
使用%高通滤波器移除基线偏移
清除器
加载(x； %load your raw sinal
sig_raw=x；
nlen=Length(SIG_raw；
fs=1000； %采样频率可通过软件设置
Ts=1/fs； %时间间隔是采样频率的倒数
%高通过滤器
[bbw，abw ]=cheb y1 (4，0.5，1.5/180，' high ' )；
y1=文件文件(bbw、abw、lfp4 )；
figure(1)。
subplot (2，1，1 )，plot ) SIG_raw； 原始信号；
subplot (2，1，2 )、plot (y1)； xlabel (“去除基线偏移的信号”)