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.     

采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法

针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。     

基于小波变换的新阈值法心电信号去噪的研究

心电信号反映人体的健康状况,在采集过程中容易受到高频、低频等多种干扰,而传统小波去噪方法的效果不是很理想。提出一种基于离散小波变换的新阈值法,与传统的硬、软阈值法比较,该方法在一定程度上有效地抑制各种噪声,能够更好地保持心电信号的特征和波形幅度。并用MIT-BIH数据库对提出的新阈值法进行验证。实验结果表明所提出的算法与传统小波阈值法相比,能更好地保持心电信号的几何特征,具有更高的信噪比,取得良好的去噪效果。     

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。     

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.     

基于小波熵的航空磁测数据去噪

在小波阈值去噪的基础上引入小波熵概念,利用信号在不同的分解尺度上具有不同的小波熵,自适应地确定高频系数分量的阈值.仿真和试验分析表明,在低信噪比条件下,小波熵阈值的去噪效果优于其他几种阈值,能够有效去除航空磁测数据中的噪声,提高磁异常探测能力.     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

二代小波变换在地震信号降噪技术中的应用

小波变换是去除地震信号中随机噪声,提高信噪比的有力工具,但实际去噪效果受到小波基函数、分解层数、门限阈值和阈值函数的影响。将二代小波变换与改进的阈值函数相结合,通过对去除相关成分的小波细节系数进行白噪声检测,确定最佳分解层数。通过仿真实验证明,该方法具有较好的去噪效果。