小波分析应用于对心电图信号实时处理的研究

简要介绍了小波变换原理和Mallat快速小波变换算法，重点介绍了如何运用小波分析对心电图(Electrocardiogram，ECG)信号消噪，并解决了它所涉及到的问题：小波函数的选取、噪声频段的分析、阈值处理和解决了在ECG信号采样中实时小波滤波所遇到的问题——数据滤波前的分段和滤波后的衔接。通过实验的证明，提出的方法能够很好地滤除ECG信号中的基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其它高频干扰，并且在采样过程中小波滤波的实时性也较好。     

基于小波变换的ECG信号消噪

以小波变换的多分辨率分析为理论基础 ,依据信噪在小波分析下的分离性 ,对体表心电信号 (ECG信号 )进行了消噪算法的设计与实现 ,并着重强调了其中双尺度预处理算法的重要性 .实验表明 ,本消噪算法不仅能实时有效地降噪 ,还能对原信号突变点进行定位     

基于多尺度小波变换的心电信号消噪

心电信号的消噪一直是人们关注的焦点,至今为止已经有许多论著针对心电信号的处理提出了不同的算法。本文以多尺度小波变换为理论背景,根据信号与噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种阈值法和模极大值法相结合的小波消噪新算法。临床试验表明,该算法对心电信号的消噪具有良好的效果。     

基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪

针对某大型国有企业的零件在线无损检测工程实际需求,为了提高超声波检测的准确度和精度,引入小波迹理论和匹配追踪算法对超声波检测信号进行消噪处理.首先,在信号的小波变换基础上构建一个小波迹字典;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用匹配追踪算法通过有限步骤的迭代后,在小波迹字典上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述.小波迹字典内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷.通过仿真试验将本文采用的方法与传统的小波硬阈值和软阈值消噪技术进行了对比,结果表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法.实际超声波检测信号的处理结果也论证了本文所采用消噪技术的优越性.     

基于小波变换的心电信号去噪

针对心电信号采集过程中常会混入工频干扰的情况,利用小波分析良好的时频局部化特性,提出了一种改进的基于小波变换的阈值去噪方法.该方法对传统的阈值选取方法进行了改进,提出了尺度相关的阈值选取方法.仿真结果表明,改进后的算法可以有效地去除ECG信号中的噪声信号.     

自适应小波阈值算法在应答器信号去噪中的应用

为了改善应答器信号的去噪效果,利用小波变换具有多分辨分析的特点,在分析硬阈值和软阈值函数小波去噪的基础上,提出了一种改进的自适应阈值量化方法。该方法克服了硬阈值函数存在间断点和软阈值函数存在恒定偏差的问题,能够自动地调节阈值量化规则,具有更好的连续性。仿真结果表明:改进的自适应小波阈值算法对应答器信号进行消噪处理后,信噪比增益、均方差均优于传统的阈值算法和现有的改进阈值算法,并且能很好地保留原始信号的特征信息。     

一种基于局部均值分解的小波阈值信号去噪方法

在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。     

一种改进的小波变换信号消噪方法

根据小波阈值消噪方法的步骤及特点提出一种新的消噪方法——小波系数放大法，并对该方法进行仿真对比实验。该方法在运用小波变换对含噪信号进行消噪前，先对信号进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大，然后对信号采取阈值消噪法进行消噪，最后运用小波变换对所得到的小波系数进行适当的宿小，并将其重构。仿真实验结果表明，小波系数放大法消噪后信号的均方根误差有很大的降低，信噪比提高。该方法优于一般的消噪方法。     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

小波变换用于抑制干扰信号几种方法的比较研究

对小波变换抑制干扰信号提取真实信号的3种方法，即小波滤波器消噪法；软、硬阈值消噪法；基于模极大值的小波去噪方法，进行了比较研究。给出了每种方法的适用范围及具体的算法、仿真结果，对于选用小波变换工具进行信号处理具有一定的理论意义和实用价值。     

一种基于改进的软硬阈值折衷法的去噪研究

在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种新方法;采用模糊滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差,然后采用软硬阈值折衷法对处理过的信号进行消噪,仿真实验表明,新方法可有效的抑制噪声.其消噪后的信噪比和均方误差均优于软硬阈值函数及其折衷算法,具有较好的消噪效果.     

Hilbert-Huang变换与大电机局部放电超声信号消噪

通过分析Hilbert-Huang变换(HHT)的核心经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法及其实现过程,提出了基于EMD算法的数据压缩消噪。运用仿真模型信号和实验信号对提出地消噪算法效果进行验证;对同样条件下的数据源,与基于db2小波、db8小波的数据压缩消噪的效果进行了分析比较。此外,运用研制地硬件系统,在重庆某电机厂进行实验,采集在电机运行地真实环境下局部放电超声信号,并对其进行基于EMD算法、db2小波和db8小波数据压缩消噪分析和比较。仿真和实验结果分析表明,基于EMD算法的数据压缩消噪,与基于db2小波、db8小波的数据压缩消噪能达到同样的消噪效果,甚至更优,而且不损耗原信号能量;在对真实信号处理方面,前者更优于后者。     

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Matlab的小波包μ律绝对值阈值消噪算法的研究

为了消除夹杂在doppler信号中的噪声,在小波包领域中分析了传统的软、硬阈值消噪方法后,提出了一种能对doppler信号进行有效消噪的新方法,即小波包μ律绝对值阈值法。为了验证该方法的有效性, 在Matlab7.0软件中编写相关消噪程序并进行了仿真,证明该方法不仅能解决硬阈值消噪不连续的问题,而且还能解决软阈值法中阈值处理前后小波系数存在恒定偏差的缺陷,在消噪的同时能减少信息损失,因而其消噪效果明显优于传统的软、硬阈值法。     

基于Matlab的小波消噪技术仿真与实现

信号处理技术中有一项重要的技术就是信号噪声的消除,利用小波对噪声信号进行分解,通过消噪阈值对小波系数进行处理、重构后得出小波消噪后的信号。在计算机上利用Matlab软件上进行仿真测试,结果表明,选取不同的小波可以得到不同的消噪信号结果,通过阈值的调整能得到较好的消噪结果。     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响，提高重力异常测量值的精度，在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上，将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波做了对比，以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据。理论分析和仿真实验表明，自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响，但在相同情况下，自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性。     

基于信噪比评价的阈值优选小波去噪法

在汽车自动变速器台架试验中,需要对角加速度信号进行消噪滤波。小波阈值去噪是计算量较小、滤波效果较好的消噪手段,但采用不同的小波基匹配不同的阈值规则可能会对去噪效果产生影响。为探寻相对最优组合,该文构建了近似观测信号的仿真信号,然后对该信号做了去噪实验,计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE),并以此作为评价指标,从而得到相对最优的匹配组合,最后将该组合用于角加速度信号消噪处理过程,取得了较好的滤波效果。小波阈值去噪在处理含噪信号时具有效率较高、稳定性好、不易失真的特点;使用SNR结合RMSE可以对任何消噪结果作客观评判;不同的含噪信号,可能需要用到不同的小波基函数,同时匹配不同的阈值选取规则。     

一种用于复小波变换的有效系数阈值

构造了用于抑制局部放电信号中白噪声的复小波，并分析了现有几种小波阈值的不足，根据局部放电的小波变换系数具有模极大值的特点，提出了有效小波系数阈值法．用有效小波系数阈值法对4种模拟局部放电信号和实验室实测局部放电信号进行去噪研究，并与史坦的无偏似然估计阈值法和极大极小原理选择阈值法进行了比较，结果表明有效小波系数阈值法具有自适应功能，抑制白噪声比较彻底。提取的局部放电信号失真较小．     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.