摘要: 心血管疾病在临床上具有极高的发病率与致死率，已成为全球公共卫生领域的重大挑战，因此，实现心电图（ECG）信号的高精度检测对该类疾病的早期预警、临床诊断与疗效评估至关重要。然而，在实际硬件采集过程中，ECG信号极易受到生理电活动与环境硬件的复合干扰，尤其是低频时变的基线漂移噪声，常导致波形形态发生非线性畸变，直接掩盖了反映心肌病变的微弱生理特征，严重阻碍了临床医师对病情的准确研判。针对此问题，本文深入探讨了心电信号的高保真预处理技术，并系统性地对比研究了有限冲激响应（FIR）滤波器、无限冲激响应（IIR）滤波器以及离散小波变换（DWT）三种典型去噪算法在抑制复合噪声方面的性能差异。通过搭建标准心电数据库测试平台，从信噪比提升、均方误差控制以及形态学保真度等多个维度进行了量化实验验证。结果表明，相较于传统数字滤波器，基于离散小波变换（DWT）的去噪方法凭借其卓越的多分辨率时频聚焦特性，能够更精准地分离非平稳基线干扰，在实现深度多源去噪的同时，高保真地保留了QRS波群、P波及T波的形态细节，整体去噪与特征保护效果更为显著，为后续的自动特征提取与智能辅助诊断奠定了高可靠的数据基础。