基于coif-5小波的心音自适应阈值降噪方法

为改善小波阈值及阈值函数在心音信号降噪处理中性能,通过使用coif5小波做5层小波分解,抑制分量极少的层次的系数,保留有用分量层次的系数,然后引入相关统计参量进行阈值自适应估计,并按提出的阈值函数对有用分量层次系数阈值化处理,最后通过处理后的系数重构出降噪信号；所提方法与硬阈值、软阈值、线性中间阈值函数降噪性能进行了对比,并采用了三类评价指标做出了有效评价。实验结果表明：提出方法降噪后的SNR更高、RMSE更小、听诊MOS更高。可见,提出方法降噪性能更优。     

基于综合滤波算法的心音信号去噪

针对小波分解重构滤波算法及形态滤波算法的缺点,提出将这两种数字滤波方法结合起来,利用形态滤波器滤除低频干扰信号,然后再由小波分解重构滤波器滤除高频干扰的算法,采用均方根误差比较三种算法,结果显示综合滤波去噪效果较好。     

基于小波分析的心音诊断方法研究

由于传统的心音听诊就是凭医生的经验用听觉分析心音信号,不能满足医学上所要求的高精确度性能而且听诊技能要花多年时间才能掌握,针对这些弊端本文提出了一种新的心音诊断方法。它对电子听诊器录制的心音文件,用离散小波变换从样本中提取特征值再将选取的特征值输入到前馈型神经网络进行训练和识别。     

心音自动分段算法及两种时频分析方法的对比

本文提出了一种不借助参考信号的定位方法实现心音信号的定位分段算法,首先使用归一化香农能量算法得到心音信号的包络图,然后通过包络和心音自身特性进行定位,S1的终止点、S2的起始点与终止点是依据心音周期的长度来计算,具有良好的自适应性,正常人的识别准确率较高,能达到93.6%,而异常人的稍微低一些,在89%左右。应用了STFT、Choi-Williams分布这两种时频分析法来对比正常和异常人的心音信号之间的差别,从时频等高线图来区分正常和异常信号的直观性说,Choi-Williams分布优于STFT分布。     

基于小波变换的心音信号去噪方法

心音信号在采集的时候常常会受到噪声的干扰,因此对心音信号的去噪声处理成为众多研究者关心的一个问题。本文分析了基于小波变换的心音信号去噪方法的性能,以及小波基函数和分层系数的选择问题。实验表明采用Daubechies小波并进行6层分解,心音信号的去噪效果最优,在保持原始心音信号的成分后还能有效的滤除噪声。     

时频表达在心音研究中的应用

心音是一种非平稳信号,用时频分析方法可以获得这种信号的一些重要的特征,为此提出了不同时频表达在心音研究中的几个性能指标：频谱的聚集度,时间包络的覆盖率、均方误差和规则性.基于这些指标比较了心音信号的短时傅立叶变换、连续小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等时频表达的性能,并给出了具体应用的例子．     

一种改进型综合去噪算法在心音信号预处理上的研究

比较分析了小波变换去噪法和经验模态分解去噪法在心音信号去噪中的优点和缺点,并且结合它们的优缺点提出了基于EMD分解的小波去噪算法,最后将文中提出的算法分别与小波去噪法和EMD去噪法进行比较分析.实验仿真表明:该算法能有效地实现心音信号中噪声的消除,并且能很好地保留心音信号的高频特征参数,对非平稳噪声的去除表现出独到的优势.     

基于短时傅立叶变换和连续小波变换的先天性心脏病心音比较分析研究

介绍了将短时傅立叶变换(STFT)和连续小波变换(CWT)用于先天性心脏病(房间隔缺损、室间隔缺损、动静导管未闭)心音信号进行时频分析、特征提取的研究.两种方法都能较好的识别先天性心脏病人,总有效率为85%.论文对两种方法的优缺点进行了比较.小波变换比短时傅里叶变换能更有效的识别正常人与病人的心音信号的特征,可分性更好.但是短时傅里叶变换能量范围更集中,动态范围变化也更小一些.     

心音信号的时频分析

首先对几种典型信号的计算结果进行了分析，并比较研究了短时傅里叶变换和连续小波变换在心音信号时频分析方面的性能差异．指出了应用这２种方法应该注意的问题，并对一例正常和一例非正常的心音信号的时频分析进行了讨论     

基于小波熵的心音信号去噪算法研究

心音信号在采集过程中,易受到干扰混入噪声,常采用小波变换进行心音信号的去噪处理.传统的小波阈值去噪,未根据心音和噪声的特性选择阈值,导致去噪效果不甚理想.针对小波阈值选择问题,提出基于小波熵的自适应阈值选择方法.基于小波熵阈值、极大极小阈值和固定阈值,分别对正常心音、第二心音分裂和含S4的心音信号去噪仿真分析.结果表明...     

基于自适应阈值的循环增长地面点云分割算法

在坡度、路面起伏不平的场景中,针对单一阈值敏感性不足,多阈值简单组合存在冗余计算,且影响分割精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于阈值自适应选取的点云分割方法。该方法在栅格分割中引入循环增长判断,以兼顾局部特征与全局特征,设计了一种触发式双特征判断机制,并通过拟合地面波动幅度自适应确定分割的高度阈值提高算法的分割效率和分割精度。最后基于开源数据集进行了仿真测试,验证了所提算法在地面点云分割中的精确性和时效性。     

一种改进的基于类间方差的阈值分割法

在图像的目标和背景像素灰度均服从正态分布时,提出了一种改进的基于最大类问方差法的图像分割算法．对新算法进行了测试并与最大类间方差法和最大熵法进行了比较,结果表明,新的改进算法在图像分割过程中具有速度快、效果好的特点．     

双门限频谱感知中自适应烟花算法的应用研究

为了解决静态频谱分配仅将频谱分配给授权用户导致频谱资源紧缺的问题，对认知无线电中频谱感知部分进行优化。由于能量检测方法中选取固定门限值对不同信噪比信号检测误差较大，采用一种优化的双门限协作的感知方法。对于非授权用户接收信号时可能会受到干扰的情况，选取了联合频谱感知的方式。通过对爆炸半径进行自适应处理后的烟花算法来确定最小检测误差，利用其结果求得最优的门限值，得到最优的双门限值将接收到的能量区域分为3个区域，对于不能确定的区域将能量值发送到融合中心进行进一步判决，将所有判决结果用或(OR)准则融合得出频段是否有主用户占用。仿真结果表明了该方法与其他较新提出的双门限优化方法相比，具有一定优势。     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

一种基于小波变换与分水岭变换的菌落图像分割算法研究

菌落的特点是菌落细胞大小不一、形态各异、分布杂乱。提出了一种新的基于小波变换与分水岭变换的分割算法,首先利用小波变换产生多分辨率图象,然后对最低分辨率图象进行分水岭分割,最后对低分辨率分割后的图象进行高分辨率投影,得到高分辨率图象的分水岭分割结果。实验结果表明,该算法对复杂菌落图象能获得较好的分割效果。     

基于区域能量特征的红外图像分割方法

基于红外图像在经过小波多尺度分解后各个子空间信息的不同分布以及背景区和目标区在小波变换域内图像能量的不同分布，提出一种基于区域能量特征的红外图像分割方法，该方法具有较好的分割效果。     

基于边缘检测的溢水标记分水岭算法

针对已有标记分水岭算法存在的过分割问题,提出一种基于边缘检测的溢水标记分水岭算法。首先,对遥感影像进行相位一致边缘检测,获取边缘信息。然后,基于获取的边缘信息进行区域增长,检测对象区域的微弱边界,并改善对象边界的位置精度。最后,利用提出的溢水模型生成新标记继续增长,直到得到最终分割结果。在卫星影像和航空影像数据集上的实验结果表明,所提出的算法有效地抑制了过分割现象,能够准确的提取对象区域。     

基于小波尺度共生矩阵的分割算法在地物提取中的应用

针对从全色航空影像中进行居民地区域提取的随机性和复杂性，阐述了一种基于小波尺度共生矩阵进行居民地提取的新算法，它的特点是先用小波变换将图像变换到不同的尺度层上，然后再在多尺度层上提取共生矩阵信息，形成居民地特征．与传统的居民地提取方法比，它用到了不同频率上居民地纹理信息，从而更准确的刻画了居民地的纹理特性，试验结果表明，基于小波尺度共生矩阵对居民地有较好的分割效果．     

基于小波分析和遗传算法的乳腺X线图像分割

首先运用维纳滤波对X线图像进行处理,可以有效地去除图像中的伪影和噪音。其次,利用多尺度小波对图像进行增强,有利于分割过程中取得更好的效果。最后,用小波变换对图像直方图进行处理,并根据遗传算法对图像中的疑似肿块进行分割。实验表明,该算法能更加快速、清晰地分割出肿块。     

一种嵌入式小波零树的图像分割编码算法

针对极低码率下图像的压缩问题,基于嵌入式小波零树编码(EZW)方法的基础上提出了一种改进的新算法。该方法对子带系数先进行四叉树图像分割预处理,随后再对均匀图像块进行EZW编码。这种改进的编码算法使得大量非重要系数集中成图像块表示,可更有效地降低码率。经过实验证明,由此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,与嵌入式小波零树算法相比,峰值信噪比(PSNR)在相同码率的情况下有较大的提高。