删除基线最简单的方法是删除平均值：

filtered = original - mean(original);

实际上，平均值是傅里叶变换的第一个系数，所以它实际上是一个非常尖锐的滤波：你正在消除 DC 系数。

如果您想要更经典的过滤，请查看类似butter和朋友的功能，它们将合成一个 IIR 滤波器，然后用于filter过滤掉您的信号。

Matlab 还包括一个滤波器设计工具。

MATLAB 有一个称为 fdatool 的滤波器设计工具。在 MATLAB 中运行 fdatool，它为您提供了一个可视 GUI，您可以在其中更改过滤器参数。从那里选择一个高通滤波器并选择一个截止频率。当您对滤波器形状感到满意时，将其导出到 MATLAB 工作区。假设您的过滤器名称是 myFilter，而您的信号名称是 mySignal。然后在 MATLAB 类型中过滤信号：filteredSignal = conv(mySignal,myFilter)。

如果您知道所需信号的频率内容，您可以高通略低于该频率。假设您只对 2 Hz 以上的信号感兴趣并且您的采样率为 100 Hz，那么您可以按如下方式执行此操作：

[b,a] = butter(3,2/(100/2),'high');
outputData = filter(b,a,inputData);

这是使用三阶巴特沃斯高通的具体示例。

使用哪个过滤器实际上取决于特定的应用程序。- 过于粗糙的过滤器可能会删除您正在寻找的信息！

广泛使用的Pan-Tompkins 算法（用于 QRS 检测）指定了一个过滤器，用于去除 ECG 数据中的基线。但是从您提供的有限信息中很难确定此过滤器是否适合您的应用。请详细说明以获得更准确的答案。