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。     

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.     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪.     

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     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力，是描述和检测信号局部性质的有效手段；利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点，根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律，去除噪声对应的极值点，再由模极大值重构信号，提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法，并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

CO2焊电信号的小波分析

CO2弧焊过程电信号的实际测试过程中，噪声的存在常是难以避免的，消除噪声干扰是信号分析中重要的环节。分析了小波软阈值信号消噪方法，通过对CO2焊过程的电信号进行小波软阈值滤波处理，较好地保持信号的突变部分，改善信号特征信息的提取效果。     

基于小波分析和神经网络的胎儿心电提取

通过小波分析方法和自适应线性神经网络相结合,对围产期母体腹壁混合心电信号进行处理,采用两种方案进行仿真并分析对比。分别采用小波变换和小波包分解技术对心电信号消噪处理,探索一种提取出胎儿清晰心电信号的方法,为下一步胎儿心电信号特征提取和健康状况的诊断奠定基础。实验结果表明,先提取胎儿心电信号,再进行消噪处理效果较好。     

基于小波的ECG信号噪声消除

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号。因而提出利用一种非线性的消噪方法，根据心电信号与噪声奇异点在小波变换下不同性质进行滤波。给出了具体的算法和试验结果。理论分析和实验表明，这种方法在改善信噪比同时又能保持相当主的时间分辨率，而且特别适合时变信号和突变信号的消噪。     

煤热重信号的两步法去噪

提出不同于传统方法的两步法小波去除热重信号噪声的方法,即将小波去噪过程分成两步:首先,利用小波的二进制离散变换将信号进行不同层次的分解,分析不同分解层的小波系数,利用方差来区别突变信号的特性,对小波系数和尺度系数进行不同的滤波处理,重构获得除去突变噪声的含噪信号;然后采用传统方法将含白噪声的信号进行消噪处理.将该方法用于河北峰峰变质煤的恒温热重信号消噪,从去噪结果上看:两步法可以有效地滤除掉突变信号的干扰,且较好地保留了信号的基本特征.