基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究

针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

基于SVD与改进EMD联合的泄流结构工作特性信息提取

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出基于奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解(EMD)联合的特征信息提取方法.首先,对一维泄流振动信号时程进行相空间重构,运用SVD分解技术提取振动信号的奇异值信息,并通过奇异熵增量定阶理论滤除泄流振动信号中的高频噪声,实现信号的初次滤波;其次,对初次滤波信号进行正交化EMD分解,运用频谱分析方法筛选包含主要结构振动信息的各IMF,滤除低频水流噪声,实现信号的二次滤波;最后,将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作振动特征信息.通过数值信号仿真验证本文方法的正确性,可有效滤除高频和低频噪声,凸显结构振动特征信息.结合三峡5号坝段泄流振动实测数据,运用本文方法进行坝体特征信息提取,并与ERA辨识结果进行比较,进一步说明本方法在泄流结构振动信息分析中的优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据.     

基于语音信号与心电信号的多模态情感识别

通过采集与分析语音信号和心电信号,研究了相应的情感特征与融合算法.首先,通过噪声刺激和观看影视片段的方式分别诱发烦躁情感和喜悦情感,并采集了相应情感状态下的语音信号和心电信号.然后,提取韵律、音质特征和心率变异性特征分别作为语音信号和心电信号的情感特征.最后,利用加权融合和特征空间变换的方法分别对判决层和特征层进行融合,并比较了这2种融合算法在语音信号与心电信号融合情感识别中的性能.实验结果表明:在相同测试条件下,基于心电信号和基于语音信号的单模态情感分类器获得的平均识别率分别为71%和80%;通过特征层融合,多模态分类器的识别率则达到90%以上;特征层融合算法的平均识别率高于判决层融合算法.因此,依据语音信号、心电信号等不同来源的情感特征可以构建出可靠的情感识别系统.     

基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断

为了研究旋转机械的滚动轴承在复杂工况下从时变性强、微弱信号中提取特征信息的性能,提出了基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断方法.首先,设计SIR模块,该模块将对输入的数据特征通道赋予不同的权重并拓宽网络的宽度,提取更加重要、更加丰富的特征信息;其次,设计多级残差连接密集网络自适应提取轴承振动信号中的有效特征;最后,构建softmax分类器实现故障分类.通过与多种方法进行对比,实验结果表明,该方法在变噪声、变负荷和变工况下都能够更加准确地检测出故障,对复杂的工况环境更具有鲁棒性和泛化能力.     

一种利用单通道母体腹部心电信号 提取胎儿心电信号的新技术

针对母体腹部混合心电信号中胎儿心电信号微弱、包含诸多噪声,难以清晰提取的问题,本文提出了一种基于奇异值分解(SVD)、平滑窗(SW)技术和最小二乘支持向量机(LSSVM)的胎儿心电提取新方法.首先,利用SVD从单通道母体腹部心电信号中重构分解矩阵,估计出母体心电参考信号,并利用SW方法对估计出的母体心电参考信号进行平滑处理;然后,利用LSSVM建立非线性估计模型,通过该模型和平滑后的母体心电参考信号估计出腹部信号中的母体心电成分,并采用布谷鸟搜索算法(CS)优化LSSVM的超参数;最后,将腹部混合信号与CS-LSSVM模型估计出的母体心电成分相减,即可获得初步胎儿心电信号,为了进一步消除干扰,对初步获取的胎儿心电信号再进行SW-SVD操作,从而获得较为清晰的胎儿心电信号.采用Daisy数据集进行实验,结果表明,本文所提出的方法在可视化对比分析和四个统计评价指标上均优于其他三种经典方法,可从腹部混合信号中提取出更清晰的胎儿心电信号.     

基于优化VMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(PSO)优化参数L,M的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合提取滚动轴承故障特征频率的方法.首先,确定VMD中K值,对信号进行分解后得到一系列模态分量;然后利用EWK指标选择包含故障信息最多的有效模态分量进行后续分析,利用优化的MCKD对其进行增强;最后对增强信号进行包络解调提取故障特征频率,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法可以精确地提取出轴承故障信号中的特征频率,实现故障诊断.     

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。     

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。     

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。     

基于联合参数数字信号识别算法的研究

数字信号在敌情监测与侦查、卫星通信、非法电台监测等领域的使用极为广泛,因此对数字信号进行高效地识别、分析和利用具有重要的意义。为了改善信号的抗噪声性能和减小特征参数提取时的计算量,提出了一种利用联合参数对数字信号进行特征参数提取的方法。该方法先利用高阶累积量知识构造出三个参数,再利用信号瞬时幅度构造另外两个参数。最后基于联合参数法,利用神经网络对数字信号进行分类识别。实验结果表明,获取到的参数不仅能有效识别信号,而且当信噪比为10 dB时,识别的正确率可达95%以上,远远优于已有算法。     

变压器局部放电信号无线监测系统的设计

介绍了变压器局部放电信号无线监测系统的系统结构、控制方法和工作流程,该系统是采用单片机进行控制的无线通信方式,它所采用的提取变压器局部放电信号的方法,是将超声波传感器传过来信号经过滤波、压扩、整流的处理,以有效地从强噪声中获取变压器局部放电信号。     

级联自适应局部投影降噪方法

针对具有非线性、非平稳性特征的信号，提出一种邻域半径自适应局部投影和小波阈值去噪级联的降噪方法.首先，利用经验模态分解得到信号中的高频分量并以此估计噪声水平;再根据噪声水平确定邻域半径;最后，利用该半径进行局部投影处理并结合小波阈值方法进行细节平滑.Lorenz系统时间序列的降噪结果表明，本方法能够提高信噪比并降低均方误差，并在信号结构失真时恢复其原始吸引子形态，去噪和还原信号特征的能力皆优于小波阈值去噪方法.对桡、颈、肱动脉脉搏信号、心电信号的降噪结果展示了本方法在生理信号噪声抑制和特征保留方面的优越性能.     

一种基于奇异值分解的带噪语音识别方法

提出了一种抗噪声的语音识别方法，用于训练和用于测试的语音信号在提取特征之前，均需经过相同的奇异值分解滤波，本文还提出了一种滤波参数的选取方法，实验证明，采用这种方法可以大幅度提高传统隐马尔可夫模型语音识别系统的抗噪声性能。