首先，我建议您寻找一些避免这些尖峰的电气方法......如果不可能这样做，那么您必须找到一个足够接近的噪声产生过程的数学模型，您可以从中选择一个消除噪音的适当方法...只要您可以这样做...

如果这个尖峰的持续时间只有几个时间点（1 或 2），您可以使用大小为 3 或 5 的中值滤波器 ( wiki )。但要小心 - 如果有用信号具有相同的持续时间，您将丢失信息。

PS
正如 Fat32 上面所写，我建议“寻找一些避免这些尖峰的电气方法”

因为频率是已知的，并且在整个过程中看起来非常一致，为什么不创建一个滤波器。

类似傅立叶变换的东西->删除噪声频率的数据（设置为零）->逆傅立叶变换。

我不是专家，但这似乎是一种方法。

假设您不需要心电图形态上的逐搏信息，无论如何这将是重要的噪声，一种方法是在时域上进行整体平均。

由于心律具有自然心律失常，因此即使心率与伪影的周期性相匹配，尖峰也不太可能出现在波形的同一点。因此，通过识别 QRS 复合波并在最后几次心跳的某个窗口周围取平均值（很可能是中位数），应该可以提供对 EKG 的稳健测量。

正如其他人所提到的，应在信号捕获阶段将潜在的电噪声降至最低，但我理解这并不总是合适的，您永远不想丢弃其他好的数据。