非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法

针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法.该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号.研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小.     

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EEMD-MD的手指心电信号消噪算法

针对心电数据的噪声干扰问题,提出了一种新的联合集合经验模式分解(EEMD)和马氏距离(MD)的信号去噪方法。首先,采用EEMD将含噪信号分解为若干个固有模态函数(IMF)。其次根据核密度估计方法对原始含噪信号和各IMF分量的概率密度函数(pdf)进行估计。然后利用各IMF分量的pdf同原始信号的pdf之间的MD距离来选取相关模态函数,从而区分噪声层与信号层,解决了人为选择相关IMF分量导致去噪效果不明显的问题。最后,将该算法用于模拟信号和手指心电信号的消噪实验。结果表明,该方法能够较好地去除手指心电信号中的噪声,信号的输出信噪比显著提高,且失真度小,较好地保留了真实信号中的有用信息。     

利用小波变换实现ECG信号去噪

小波变换适用于分析非平稳信号，适宜于对心电数据进行消噪预处理和特征提取。本文以小波分析的多分辩率为基础，以得到的不同尺度信号细节为依据，变成了ECG信号消噪算法的设计与实现，采用强制消噪、全局阈值消噪和局部阈值法消噪，强调了局部阈值算法在ECG信号消噪中的重要性。实验表明小波消噪算法不仅能有效的降噪，并且能够较好的恢复原信号。     

信号消噪的小波处理方法及Matlab实现

通过对噪声特性的分析，并应用小波的方法对信号进行消噪处理，利用Matlab软件演示信号消噪的效果，总结出小波分析对信号消噪的优点。     

基于降噪源分离的脑电信号消噪方法

为了解决采集的脑电信号中常含有工频、心电、肌电和眼电等多源干扰问题,提出一种基于降噪源分离的脑电信号消噪方法.首先,该方法经过小波分解重构,消除高斯噪声完成预处理;然后,根据脑电信号的非高斯性,用正切函数进行降噪源分离,将含干扰的脑电信号逐次迭代提取得到分离信号作为消噪结果;最后,引入相关系数检测消噪效果.实验结果表明:经过降噪源分离提取得到的分离信号之间呈现弱相关性,而目标分离信号与源信号具有强相关性,可有效去除脑电信号中的心电和眼电伪迹.     

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.     

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。     

基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪

针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法。首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪。实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效。     

基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断技术

在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,本文采用无损约束降噪方法对稀疏自编码进行优化,提出了基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。该方法可直接作用于时域振动信号,消除对人工特征提取的依赖性,无需降噪预处理,降低了故障诊断模型建立的难度。为验证本方法的有效性,利用滚动轴承时域振动信号进行仿真实验,并对诊断过程中学习到的故障特征进行可视化分析。实验结果表明,本方法可以在噪声数据下建立有效的故障诊断模型,且比传统的栈式稀疏自编码诊断算法具有更强的噪声鲁棒性。     

基于DSP的语音信号自适应滤波系统的设计与实现

传统的自适应滤波噪声抵消法一般均采用双声道系统,其结构十分复杂,针对这个缺点,提出选取原始输入的延时信号作为参考噪声输入,设计一种利用DSP处理器对语音信号进行自适应滤波的的单声道系统.该系统利用音频芯片TLV320AIC23和TMS320VC5509 DSP共同搭建,实现了语音信号的采集、传输及噪声信号的自适应滤波处...     

噪声对水跃区脉动压力的影响及处理方法

在模型试验中,由于各种噪声的存在,常使水跃区脉动压力信号产生畸变,需要一定的处理方法来还原真实信号．为此,应用信号分解和自适应滤波方法对水跃区脉动压力信号进行研究和处理．结果表明,水跃区脉动压力信号包括真实信号和噪声2部分,而噪声一般包括背景噪声、电噪声和传感器振动所产生的附加脉动压力噪声3个部分,其中附加脉动压力噪声不可忽略．自适应滤波可以有效地滤除附加脉动压力噪声使信号得到很好的还原．该方法和结果为脉动压力模型试验布置、测试及数据处理提供了有益的技术参考．     

基于小波和分形的时间序列压缩

引入离散小波变换的金字塔模型,将小波与分形结合起来,提出一种新的算法用于时间序列压缩,在信噪比保持不变的条件下,其压缩比为单纯的IFS建模方法所获得的压缩比的2倍多.给出了IFS以及IFS与小波结合的算法,并分别给出了它们对时间序列压缩的实验结果以及这两种方法性能的比较.     

基于听觉模型的小波包变换的语音增强

由于人耳频率分辨率是非线性的 ,用传统的线性信号处理方法 (如FFT)来模拟人耳基底膜的频率分析特性是比较困难的 .小波包算法有灵活的时频分析能力 ,可较好地符合人耳基底膜的频率分析特性 .在模拟人耳的听觉机理方面 ,用动态阈值法成功地对含噪语音进行了去噪处理 ,在去噪处理中引入音乐噪声的问题也较好地得到解决 .实验表明 :在单声道的条件下 ,其语音增强效果比传统的频谱减法有更高的清晰度和可懂度     

基于Kalman滤波的一阶微分参量估计方法的研究

基于迭代Kalman滤波算法,提出了一种微分参量的估计方法,并将其应用于腕力传感器的一阶力微分信号的提取处理中．通过对观测信号建立AR模型和递推的使用Kalman滤波算法,有效地抑制了噪声强度从而提高了微分参量的计算精度,克服了直接计算法误差较大的缺点,同时还避免了因加装速度传感器而对原腕力传感器动态性能造成的影响．文中讨论了在均匀分布的背景噪声下如何估计原始信号的一阶微分参量的问题,并给出了仿真结果．试验表明该方法具有良好的计算精度和较强的收敛性．     

无参考输入的双话筒噪声抵消

介绍了一种双通道的噪声抵消系统 .传统的频谱减法的语音增强需要预先知道噪声的特性 .但是 ,噪声的平稳性和可分离性在许多实际应用场合都无法满足要求 .提出采用两路话筒输入 ,以便动态获得噪声频谱的方法 .采用自适应校正滤波的同步算法 ,利用语音信号的相关性同步两路信号中的语音 ,通过抵消其中的语音成分获得噪声的频谱特性 .实验证明该方法能够获得很好的同步效果 .在获得噪声频谱的基础上用频谱减和维纳滤波两种方法进行了噪声抵消的对比实验 .对 0dB信噪比输入的信号可以获得约 9dB信噪比的提高 .用维纳滤波处理后的语音比频谱减法残留较低的“音乐声” .在非平稳条件下对噪声仍具有一定的跟踪能力     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

基于互相关算法的CSAMT接收信号处理研究

针对可控源音频大地电磁法（CSAMT: Controlled Source Audio-frequency Magnetotelluric）实际勘探中, 因深部目标体响应信号微弱, 测量环境噪声严重等特殊情况而导致接收信号的清晰度大大降低的问题, 提出一种基于互相关算法的CSAMT接收数据去噪处理的新方法。该方法利用发射信号与接收信号之间相关性强, 与随机噪声相关性弱的特点, 设计发射信号电流波形记录器, 将接收信号和发射信号作互相关处理, 滤掉噪声等干扰信号。实验结果表明, 该方法可压制噪声, 可提高CSAMT测量的准确性。     

基于声发射的塔吊安全检测方法与实验研究

针对现有的塔吊安全检测技术存在抗干扰能力差,实时性不足的问题。提出一种基于声发射的塔吊安全检测方法。通过详细分析声发射波源在吊塔缺陷区域形成的信号特征,引入小波去噪技术去除检测中的电气干扰噪声、机械噪声、传播途径引起的畸变和衰减等干扰。运用参数分析和波形分析两种技术,识别缺陷区域信号特征。仿真实验结果表明,基于声发射的塔吊安全检测方法能够较好地去除干扰,采集到稳健性较好的去噪特征信号,对塔吊非安全区域的连续型和突变型损伤特征信号能较好地重构,满足应用需求。