心电信号去噪技术是心电自动分析的重要基础，对于波形检测和分类结果的准确性有着决定性的影响。由于心电信号通常比较微弱，一般只有毫伏级，它容易受到多种环境干扰，如病人的移动、肌电干扰、工频干扰等。传统的滤波器往往只能滤除一种或两种干扰，或者滤波后会产生信号失真，因此效果并不理想。神经网络虽然在滤波效果上表现良好，但其计算过程较为复杂，计算量大，不太适合实时检测。因此，小波算法作为一种新型的分析方法，在心电、脑电、心音、医学图像等生物医学信号的分析中得到了广泛应用。小波变换克服了傅里叶变换的局限性，具备多分辨率特性，非常适合对心电信号进行分析。
在小波变换中，小波基函数的选择至关重要，因为小波基函数不具有唯一性。因此，小波分析应用到实际中的一个难点就是最佳小波基函数的选取。本文通过相关系数、信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)作为评价指标，比较了四种常用的小波基函数在不同参数下分解重构信号与原始信号的相关系数，以此来选定适合心电信号的最佳小波基函数。实验结果表明，选定的小波基函数去噪效果良好，因此使用相关系数选取最佳小波基函数的方法是可行的。
小波滤波的原理是通过位移和尺度变化的基本小波函数，与待分析信号进行内积运算，从而将信号分解为一系列小波函数的叠加。小波变换能够在时域和频域上表征信号的局部特征，有利于对信号进行分析。在处理心电信号时，可以根据信号的频率信息改变尺度值，实现在时间轴上的压缩与伸展。不同尺度值的改变相当于对信号的不同频率部分进行分解。
心电信号的频带范围大致是0.05Hz到100Hz，其中QRS波群集中在3-40Hz，P波和T波集中在0.7-10Hz，而工频干扰为50Hz，基线漂移一般低于1Hz，肌电干扰则在5-2000Hz之间。这些频率上的信号相互重叠，传统的滤波器难以同时滤除干扰且不损失信号，而小波变换具有时频局部化的特性，因此更适合处理此类信号。
本文通过对小波基函数的选取进行深入研究，提出了一个基于MATLAB的相关系数评价体系，用以衡量去噪效果，并成功筛选出适合心电信号的最优小波基函数。这项研究对心电信号的自动分析和心电图波形检测具有重要的实际应用价值，并对其他生物医学信号处理领域也有借鉴意义。
