QRS波群检测中的二次B样条小波变换算法

针对目前心电信号检测中准确度不高以及适应性不强的问题,提出了一种基于二次B样条小波,结合二分搜索算法和圆弧逼近曲线算法的QRS波群检测算法。首先对心电信号用二次B样条小波经Mallat算法分解,在二分搜索法调整阈值和模极大值检测R波的基础上,再用基于最小二乘圆弧逼近曲线算法检测T波与P波。最后用MIT-BIH数据库的数据验证了该改进算法增强了R波检测的适应能力,提高了T波与P波的检测准确度。仿真实验表明该改进算法可以有效地提高心电信号自动检测能力。     

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 (...     

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。     

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。     

基于小波变换与Hilbert变换的QRS波检测方法研究

针对心电波形检测中小波算法的缺点,将小波变换与Hilbert变换结合应用于QRS波的检测中。利用这2种数学工具的特性,提出了一种新的检测算法,该方法可以有效地从其它波形（Q波、S波、P波和T波）中将R波检测出来。在虚拟仪器的开发平台——Lab VIEW图形化编程语言基础上,通过MIT／BIH心电数据库验证,R波的检测率可达99．74％。     

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％，     

一种改进的QRS波检测方法

对QRS波群的检测算法进行研究,针对基于经验模式分解的传统QRS波检测方法存在的一些问题加以改进,提出新的检测方法.该方法利用心电信号经过经验模式分解后,QRS波能量主要分布在第1个固有模态函数IMF1的特性,通过对IMF1进行阈值收缩去噪、线性高通滤波以及非线性低通滤波等预处理突出QRS波的特征信息,最后利用自适应阈值法检测QRS波.研究结果表明:利用心率失常库MIT-BIH中的记录对该检测方法进行检验,正确检出率超过99.8%;该方法简单有效,准确率高,适于实际应用.     

QRS波相位检测算法

在ECG信号中,QRS波群含有大量的信息,它对ECG信号的分析具有指导意义,因而QRS波群的检测得到了广泛地研究。文章通过对小波处理过程的研究,发现采用快速卷积的小波变换,通过判断小波相位符号的变化,可以准确地定位R波;这种手段本质上依然是过零点的检测,但是由于不依赖于幅度域值,所以更加有效。     

基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测

针对小波分析在故障诊断时的局限性,将小波分析和支持向量机算法相结合,提出基于小波包能量谱及支持向量机算法(SVM)的故障检测方法.该方法以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,利用SVM算法对轴承故障进行检测实验.结果表明:小波包能量谱能有效地反映轴承信号特征,并对故障进行检测.该方法同基于Lipschitz指数熵、单奇异点检测,以及小波包能量谱与神经网络相结合的故障检测方法进行比较,检测率均优于其他三种常用方法.     

心电信号QRS波群的小波精确识别法

利用M arr小波特有的时频特性,采用离散小波变换的直接算法,对心电信号QRS波群进行识别,经M IT/B IH心电数据库的检测验证,即使有严重的噪声信号干扰,也能精确定位R波,其正确率为99.7%,能准确地识别QRS时限,实时地识别R波和QRS时限。可用于心电信号实时处理。     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方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。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

基于斜率突变的 QRS 波检测

在心电信号的分析中,QRS波群快速准确地检测是计算其他相关参数的前提.在正确识别R波的前提下,对心电信号进行频域变换后,以R渡点为基点,通过逐次计算R波左侧或右侧相邻两点的斜率并比较斜率是否发生突变,当相邻两点斜率突然发生变化时,可判断为Q波或S波.采用实时采集数据对以上算法进行验证,实验表明,该算法原理简单,计算量小,能够快速准确地检测心电信号数据中Q,S波的特征值.     

风廓线雷达去地杂波方法研究

针对传统的回波模拟方法不能很好的模拟高斯白噪声的分布, 也不利于反应真实的回波信号的问题, 改进了回波信号的模拟方法, 同时为了减小地杂波对信号参数估计的影响, 在静态小波变换的基础上, 提出了一种抑制风廓线雷达地杂波的方法, 由于采用提升实现方式, 其运算量并没有明显增加。相对于传统的基于 DWT 去地杂波的方法, 新方法更加适用于较低信杂比的情况。仿真结果验证了新方法的有效性。     

基于小波变换的等价线性化方法及分析

提出了基于小波的等价线性化方法．并同传统的等价线性化方法进行了比较．小波分析跟传统的等价线性化方法结合起来，可将一个非线性系统转化成一个时变的线性系统．在实验中．采用了连续小波变换和离散的小波变换．实验结果表明：和传统的等价线性化方法比较．提出的新方法解决非线性问题更有效．可广泛地应用于各种非线性系统．进行由随机振动信号激励的非线性系统的分析。     

用小波变换和多项式拟合提高地震资料分辨率

用小波变换研究了地震勘探信号小波变换的过零点特性。提出了用小波变换的过零点匹配提取地震勘探信号同相轴变化信息，并利用所提取信息和多项式拟合消除随机噪声，同时增强信号高频，使信号信噪比和分辨率都得到显著提高的新方法。该方法对地震道进行小波变换，对变换结果进行过零点匹配求出地震同相轴变化信息，沿同相轴对地震道的小波变换系数进行多项式拟合得到去噪的小波变换系数，对去噪后小波变换系数进行高频增强并进行反变换便得到具有高信噪比和高分辨率的地震道。理论分析和实际处理结果表明，该方法能有效地提高地震勘探信号的信噪比和分辨率。     

小波域中值滤波器在陀螺寻北仪中的应用

研究了利用小波变换消除陀螺干扰漂移的方法．通过对陀螺寻北仪两位置寻北方案的分析，表明陀螺随机干扰信号是影响系统精度的主要误差源．为此将中值滤波与小波阈值去噪相结合构造了小波域中值滤波器，并应用于陀螺数据处理中．寻北试验结果表明，该滤波器在有效对白噪声滤波的同时也能较好地去除脉冲噪声，与传统的去噪方法相比，寻北精度提高20％，对陀螺各种干扰信号具有很好的抑制作用．     

独立分量分析联合小波变换的多分量信号调制识别研究

对复杂电磁环境下多分量信号进行调制识别,可通过准确估计接收信号的瞬时频率来分析其脉内细微特征。本文联合独立分量分析和小波变换技术,对多分量辐射源信号进行了盲源分离和调制识别的研究。在无先验信息条件下,采用Fast ICA对混叠信号分离,将时频混叠信号分解成一系列独立分量。对分离后的单分量信号分别做小波变换处理,由小波系数的局部模极大值提取其小波脊线。针对不同调制类型雷达信号,用最小二乘法对时频小波脊线进行直线拟合,获取特征参数,通过计算特征值判决出信号的调制类型。通过仿真实验表明,该方法可以分离混叠信号并有效提取信号小波脊和瞬时频率,进而识别出信号的调制类型,并在低信噪比情况下仍有较高的识别概率。