一种自适应R波检测算法实现

提出了一种检测心电信号中R波的方法.该方法首先采用多通道滤波器和小波变换对ECG信号去除噪声,然后使用自适应的差分阈值法检测ECG信号中的R波.该方法对传统差分阈值算法中存在漏检和多检情况具有自检功能.提供了相关实验结果,实验证明该方法准确率高 ,能实时处理ECG信号.     

基于波原子变换的语音信号去噪

波原子转换是在小波转换的基础上扩展出的一种转换方式,由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够去除一部分语音信号中的噪声,但造成有用语音信号尤其是清音部分的损失,导致去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比。针对这一问题,该文利用了波原子变换法对语音信号进行去噪,通过相同阈值下小波去噪后的效果,该方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

用于可穿戴智能移动设备的血氧饱和度检测方法

提出了一种用于可穿戴智能移动设备的血氧饱和度快速检测方法.该方法利用光电容积脉搏波中脉搏成分与噪声成分的不相关性,抑制噪声干扰,从而计算出血氧饱和度.通过利用血氧模拟器输出噪声条件下的低灌注脉搏波信号,对该方法进行验证.结果表明,该方法计算量小,具有较强的抗噪声能力,对噪声条件下的弱脉信号计算结果准确.     

一种新的多小波自适应阈值降噪方法研究

为了能更好恢复强噪声中的微弱信号,提出一种多小波的自适应阈值降噪方法。该法首先将多小波引入降噪,克服传统单小波的不足,可以匹配信号中不同的特征信息;其次,在传统软、硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种自适应阈值算法,克服每一级尺度上都采用同一阈值的缺点。将本方法和多小波软阈值法、D4小波自适应阈值法进行降噪对比实验,显示该方法不仅有效消除了信号噪声,尤其重要的是更好地保留了原有用信号的信息特征。     

一种改进的语音去噪方法(英文)

为了提高语音信号去噪效果,首先改进了小波包算法,提出了一种基于改进小波包的语音去噪方法.该方法将语音信号进行改进小波包分解,为每个终端结点提供一个阈值进行去噪处理.仿真实验表明,该方法比传统硬、软阈值方法更有效也更优越,能够比较准确地去除语音噪声.     

一种电流弱信号特征提取方法

针对数控机床主轴电流分析中微弱电流信号被噪声淹没的问题,提出了一种将调制随机共振和D-J阈值噪声估计技术用于电流弱信号的特征提取方法。利用调制随机共振技术获得了微弱电流信号的特征频率,在频域上采用D-J阈值收缩方法对所测得的电流信号进行噪声估计,从中分离出有用信号,并根据随机共振原理对该有用信号进行了幅值估计。仿真和实验结果表明,该方法可以对数控机床主轴电流信号中的微弱电流特征信号进行频率识别和幅值估计,克服了传统电机电流分析方法无法识别微弱电流信号的缺点,能够准确地提取出微弱电流信号中的特征频率,可对微弱特征信号进行比较准确的幅值估计,因此具有较强的工程实用价值。     

基于谐波小波包的锚杆长度检测方法

应力波反射法检测锚杆质量时,锚杆的长度参数是评价其质量问题的重要指标,但由于人为因素、仪器自身和外界环境的干扰,采集到的信号含有大量噪声,使得首波时刻和反射波时刻的确定产生偏差,进而使得锚杆长度的计算有很大误差。针对锚杆信号存在的噪声问题,本文提出一种谐波小波包变换的方法来消除信号的噪声,以此来提高锚杆长度计算的准确性。为了说明算法的可行性和方便信号的分析,本文选取裸锚杆来进行数据采集。与传统的小波去噪方法相比较,该方法的检测精度有了较大提高。     

基于子波变换的图像多通道阈值降噪法

由于子波变换良好的信号能量集中性 ,近年来子波变换域的图像降噪受到人们重视 .子波变换域阈值去噪法因处理过程简单而得到广泛应用 .图像信息经过子波变换后在子波域分布的情况与子波基的选取有关 ,因此 ,不同的子波基在信噪分离上具有互补作用 .本文利用这种互补作用提出了两种子波变换域多通道阈值降噪方法 .根据噪声对图像影响与图像自身特征有关 ,以及子波变换域各子带子波系数之间的相关性 ,还提出了一种自适应的通道阈值设定方法 .实验结果表明 ,提出的算法在保持处理过程简单的同时 ,达到了更好的滤除噪声效果 .     

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.     

肌电信号相邻尺度积系数硬阈值滤波

为了消除肌电信号中的噪声,提出了一种基于相邻尺度积系数的硬阈值滤波方法.通过对采集的肌电信号进行小波分解,并对肌电信号的各层噪声方差进行估计,构造一种基于相邻尺度积系数的硬阈值函数,实现了真实信号与噪声的分离.根据保留下的小波系数进行重构,得到滤波后的信号.实验表明该方法能有效消除噪声,且基本保留了真实信号的边缘特征,为提高基于肌电信号的手部动作识别率提供了技术手段.