改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

基于小波变换的心电信号处理研究

在简述小波变换理论发展的基础上,介绍了心电信号的主要特点和研究内容,从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状:一是去噪,着重介绍了小波阈值消噪的研究成果,概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状;二是波形检测和特征提取,着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状,以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后,展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。     

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法

提出一种对心电图QRS波群进行检测的方法,该方法采用Marr小波对心电信号按照Mallat算法进行分解滤波,利用小波变换与信号奇异点之间的关系,在尺度3下采用幅度阈值法对QRS波群进行检测,同时运用综合检测方法进行复检,从而提高R波检测的正确率。以国际上广泛承认的心电数据库MIT-BIH中的记录对算法进行检验,正确检出率在99.8%以上。此检测方法具有简单、运行速度快的特点,易于在临床诊断实时性检测系统中实现。     

心电信号自动检测的小波变换方法

将小波变换方法应用于心电信号的自动分析,分别用一次微分小波和二次微分小波构造了两个具体的算法,对实际心电信号的分析表明,算法的QRS波的检出率达到99．6％以上,可以满足实际应用的要求。     

基于改进小波变换的QRS特征提取算法研究

提出了一种改进小波变换的方法对心电信号进行检测.首先设计不同的方法对心电干扰进行消噪预处理;然后对预处理后的心电信号采用改进小波变换和窗口函数的方法检测QRS波群;最后利用MIT-BIH标准数据库中的数据对此算法的准确度和有效性进行验证.结果表明改进小波变换方法对R波峰值定位的准确度可达到99.89%,为其他波群的检测定位奠定良好的基础,对诊断心肌梗死等心血管疾病具有重要意义.     

基于自适应小波变换的QRS波检测算法

提出了一种新的心电ＱＲＳ波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出ＱＲＳ波．用ＭＩＴ心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在ＱＲＳ检出率和计算速度上都有一定的改善．     

小波变换在心电图R波检测中的应用

本文描述了一套基于小波理论进行心电信号处理的方案及其实现,即根据小波变换分解后,各个尺度上信号的特征采取相应的措施进行滤波或者R波检测.文章同时介绍了该方案的Matlab仿真结果.该方案不但具有简易性和运算的快速性,并在R波检测部分加入时域校正,达到良好的R波检测的正确率.     

心电信号小波分析

心电信号是一种非平稳并具有很多奇异点的微弱信号。小波变换中的模极大值消噪法具有非线性及自适应性,小波的这种特性对于类似于心电信号这种非平稳微弱信号是十分适用的。针对传统的消噪方法在处理心电信号时的局限性,研究了小波变换的时-频局部化特性及基于多分辨率分析的信号小波分解和重构算法———Mallat算法。采用小波分析的模极大值法实现对QRS波R峰值点的检测,以及对心电信号的消噪处理。通过试验研究可知,运用小波进行QRS波检测,QRS波的识别率高达99.9%,经过消噪重构后的心电信号信噪比较原始信号有较大提高。     

一种新的心电信号R峰自动检测方法

R波是心电(ECG)信号中最重要的组成部分,蕴含着重要的生理病理信息。在长时ECG信号上实现R峰自动检测是进行心率变异性分析、心血管疾病诊断、生物识别和ECG编码的关键步骤。文中提出了一种新的基于小波变换的R峰自动检测方法。首先,设计了一种改进的小波阈值法,并结合小波包分解对原始心电信号进行去噪处理;其次,将去噪后的心电信号进行小波变换,采用自适应阈值法在恰当的频率子带上检测出候选R峰,并将其位置逆变换于心电信号;最后,根据RR间期的局部变化趋势进行R峰的精细筛选,以最终完成R峰检测。文中选用MIT-BIH心律失常数据库中的2个心电记录对所提算法进行性能评估,采用错误检测率(DER)、真阳性率(+P)、敏感度(Se)和准确率(Acc)作为评价指标,平均检测结果分别可达0.395%,99.67%,99.95%,99.62%。     

基于小波变换的心电信号检测新方法

首先利用正交小波包对心电信号进行去噪，然后采用Mallat算法获得信号在不同尺度上的小波分解细节信号，再对23尺度上的细节信号进行处理，使得与R波对应的模极值大幅度增加，提高了QRS波的检测率，经MIT-BIH心电数据库检验，QRS波检测率达到99.86％，     

基于小波的数据挖掘技术在Holter心电信号分析中的应用

针对数据挖掘技术的应用,分析了小波变换的多分辨率特性和带通滤波的本质．按照数据挖掘的思想提出基于二次微分小波概貌信号的Holter心电信号中R波极值点检测的数学模型,采用Mallat递归滤波的算法计算离散小波变换并用等效滤波器的思想对算法进行优化．该检测算法经MIT/BIH心律失常数据库的检验,R波有效检测率高达99%；在100多例临床测试中检测率也高达97%以上．该算法模块现已经应用到商业软件中并取得令人满意的效果．     

小波变换用于ECG信号的R波实时探测

按照ａ ｔｒｏｕｓ算法实现以Ｍｅｘｉｃａｎ ｈａｔ函数为基本小波的小波变换，实时完成ＥＣＧ信号的Ｒ波检测，对ＭＩＴ／ＢＩＨ标准心电数据中３个质量好、３个受噪声严重干扰的共６个信号进行探测，平均正确率可达９８．４２％以上。     

基于差值图像及子波变换的人脸检测方法

图像中人脸的检测有广泛的应用范围,提出了一种基于差值图像及子波变换的人脸检测方法．首先根据运动信息从图像序列中检测出候选人脸,然后使用子波变换方法分析候选人脸的直方图,确定出４ 个阈值,再根据此４ 个阈值对候选人脸进行多重阈值二值化,并根据有关人脸的先验知识,在多个二值化图像中定位眼、嘴、鼻．实验结果表明,提出的人脸检测方法能较好地检测出图像中的人脸．此方法在人机交互、安全防范等方面具有一定的实用价值     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

基于小波变换的结构损伤检测

基于小波变换核心内容之一的多分辨分析,将小波变换应用于结构损伤检测中．实例分析表明,用损伤检测得到的回波信号的小波分解可排除噪声影响,准确地判定被捡构件中损伤的空间位置．     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.