一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

本文提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的去噪方案。该方法能有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

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。     

基于小波变换的一种心电信号去噪算法

小波变换是一种新出现的信号的时间-尺度（时间-频率）分析方法，是一种非常有用的工具。就去噪来说基于小波去噪的方法有多种，本文在心电去噪的过程中提出了一种基于小波阈值去噪的方法，原理简单，计算量小，效果良好。     

基于小波变换的心电信号检测新方法

首先利用正交小波包对心电信号进行去噪,然后采用Mallat算法获得信号在不同尺度上的小波分解细节信号,再对23尺度上的细节信号进行处理,使得与R波对应的模极值大幅度增加,提高了QRS波的检测率,经MIT-BIH心电数据库检验,QRS波检测率达到99.86％,     

基于小波变换的一种心电信号去噪算法

小波变换是一种新出现的信号的时间-尺度(时间-频率)分析方法,基于小波去噪的方法有多种,本文在心电去噪的过程中提出了一种基于小波阈值去噪主要去掉高频噪声的方法,原理简单,计算量小,效果良好。     

小波变换在体表子宫电信号降噪处理方面的应用

主要讨论了小波变换在体表子宫电信号降噪处理方面的应用，提出了一种基于多孔分解，采用非对称滤波器的降噪算法，与经典降噪技术相比，该方法不仅简单，能够快速实现，而且在抑制EHG信号中的噪声方面取得满意结果。     

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。     

小波变换用于心电信号高频成份的分析

小波变换是一种线性运算，它对信号进行不同尺度的分解，可有效地应用于如信噪分离，提高时频两域的分辨率等。讨论小波变换用于心电QRS波形高频成份特征提取的方法。实验结果表明高频截止频率fH和W值，对于心肌缺血（冠心病）者其值普遍高于无心肌缺血（冠心病）者。并且揭示了急性心肌缺血时心电信息的高频成份动态变化的本质。     

基于小波的植物电信号降噪方法研究

为了探索植物电信号的降噪方法,本研究以玉米叶片电信号为材料,分析了基于小波变换模极大值降噪、阈值降噪和空域相关性降噪三种方法在植物电信号降噪中的应用,分别通过功率谱分析和噪声的高斯拟合对三种方法的降噪结果进行对比分析。研究结果表明,对噪声进行高斯拟合可以在信噪比未知的情况下判断降噪效果的好坏,在基于小波的三种降噪方法中,小波阈值降噪在植物电信号研究中是理想的降噪方法。     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

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     

小波变换在心电图R波检测中的应用

本文描述了一套基于小波理论进行心电信号处理的方案及其实现,即根据小波变换分解后,各个尺度上信号的特征采取相应的措施进行滤波或者R波检测.文章同时介绍了该方案的Matlab仿真结果.该方案不但具有简易性和运算的快速性,并在R波检测部分加入时域校正,达到良好的R波检测的正确率.     

一种基于冗余离散小波变换的信号消噪技术

在Ｄｏｎｏｈｏ算法的基础上提出了一种基于冗余离散皮变换的硬门限消噪技术,它能很好地克服Ｄｏｎｏｈｏ算法所呈现的振荡效应,仿真结果表明该算法是行之有效的。     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

信号的小波阈值法消噪及其在LabVIEW中的实现

介绍了基于小波变换的阈值消噪法,借助Lab VIEW平台,通过仿真试验,对软阈值和硬阈值消噪及采用不同的小波函数消噪进行了比较,证明了小波阈值法消噪的有效性。     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

心电信号的降噪处理及其评价研究

为抑制心电信号中存在的噪声干扰,以利于准确提取反映心电信号的特征信息,文章提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.通过对MIT/BIH心电数据库中的心电信号进行仿真,研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,对实现心电信号特征信息的提取具有一定的实用价值.     

心电信号中R波的小波探测法

心电信号中的R波是心室除极时所产生的电位突奕，是典型的峰值奇异信号。笔者研究了小波变换对心电信号R波峰值奇异点的精确检测机理，分析了Mexican hat小波特有的时域特性，该小波具有任意阶连续性、对称性和指数衰减，具有零阶和一阶消失矩。因此Mexican hat小波基对R波具有良好的定位特性和分析精度。通过MIT／BIH（Massachusetts Institute of Technology/Boston's Beth Israel Hopital）心电数据库的测试和应用实例的验证，即使在有严重噪声干扰的情况下，该方法也很容易实现对R波的准确检测和精确定位，具有相当高的定位精度（定位误差不大于1个采样点，约80％能准确定位）和分析精度（不存在累计误差），同时具有较高的实时性，可以实现R波产时检测和分析。