基于自适应小波变换的QRS波检测算法

提出了一种新的心电ＱＲＳ波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出ＱＲＳ波．用ＭＩＴ心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在ＱＲＳ检出率和计算速度上都有一定的改善．     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法

提出一种对心电图QRS波群进行检测的方法,该方法采用Marr小波对心电信号按照Mallat算法进行分解滤波,利用小波变换与信号奇异点之间的关系,在尺度3下采用幅度阈值法对QRS波群进行检测,同时运用综合检测方法进行复检,从而提高R波检测的正确率。以国际上广泛承认的心电数据库MIT-BIH中的记录对算法进行检验,正确检出率在99.8%以上。此检测方法具有简单、运行速度快的特点,易于在临床诊断实时性检测系统中实现。     

基于自适应RBF神经网络的连续压力波信号滤波方法

由于钻井液连续压力波信号与正脉冲压力信号检测原理不同,致使固定参数滤波方法存在检测特征点时间不准确、误码率高等问题。针对该问题提出一种小波包变换结合自适应变步长RBF神经网络非线性滤波器的滤波方法。该方法首先对输入的连续压力波信号进行小波包变换,运用分层阈值滤波算法和奇异值分解算法,分离出含噪声的有用连续压力波信号;对输入的不发码信号进行带通滤波,分离出噪声相关信号。然后将上述两路信号输入RBF神经网络中,通过自适应变步长滤波算法进行滤波处理,输出有用连续压力波信号。仿真结果表明:该滤波方法与固定参数滤波方法相比,滤波后信号与原信号的相关系数、均方误差、信噪比都得到了提升。现场应用中,相比固定参数滤波算法误码率降低10%,连续压力波信号的噪声得到有效抑制。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

小波变换对于ECG信号中QRS波的检测

QRS波检测是ECG信号分析中的关键问题，设计采集系统，使得输入ECG信号的噪声干扰相对较小，并依据小波变换的奇异性和信号变换剧烈关系，对ECG信号中的QRS波进行检测。试验表明该方法在奇异信号检测和局部化分析方面具有较好的特性。     

基于小波变换和移动窗口积分函数的心电信号的QRS波起、终点的检测

把小波变换技术和移动窗口积分技术应用于心电信号(ECG)的QRS波的起、终点检测．首先利用QRS波的频率特性对ECG进行小波分析，再利用QRS波的幅度特性对ECG运用平方函数和移动窗口积分函数的计算公式，得到积分图形，最后在该图形上求得QRS波的起点和终点．在检测中运用了增强算法的抗干扰能力的策略以提高QRS波起、终点的检测精度．该方法充分利用了QRS波的频率特性和幅度特性，比传统的只利用频率特性的检测方法精度要高．通过随机抽取的320个心电图病例的检测验证，也表明了其效果较好．     

多尺度小波变换在自适应滤波中的应用

分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析，并根据多尺度小波变换的多分辨率特性，提出基于多尺度小波变换的自适应滤波，构造了其仿真模拟图，并对其进行了仿真，通过LMS自适应滤波和多尺度小波变换自适应滤波的信真图对比，表明该方法可行的。     

基于小波变换与Hilbert变换的QRS波检测方法研究

针对心电波形检测中小波算法的缺点,将小波变换与Hilbert变换结合应用于QRS波的检测中。利用这2种数学工具的特性,提出了一种新的检测算法,该方法可以有效地从其它波形（Q波、S波、P波和T波）中将R波检测出来。在虚拟仪器的开发平台——Lab VIEW图形化编程语言基础上,通过MIT／BIH心电数据库验证,R波的检测率可达99．74％。     

强噪声下小波包自适应算法的研究

低信噪比下信号检测一直备受关注.已有的方法多集中于FFT变换和自适应滤波算法的结合,尤其是变步长因子的改进上.随着小波、小波包的时频分析能力和变分辨特性日趋完善,小波逐渐成为信号处理的首选.本文算法先把信号小波包分解,然后自适应滤波运用于分解后的每个子波,最后小波包信号重构,并以罗兰-C信号为例验证其有效性.     

QRS波相位检测算法

在ECG信号中,QRS波群含有大量的信息,它对ECG信号的分析具有指导意义,因而QRS波群的检测得到了广泛地研究。文章通过对小波处理过程的研究,发现采用快速卷积的小波变换,通过判断小波相位符号的变化,可以准确地定位R波;这种手段本质上依然是过零点的检测,但是由于不依赖于幅度域值,所以更加有效。     

基于数学形态学和小波分解的QRS波群检测算法

为了解决心电图 QRS波群检测的问题 ,研究了一种基于数学形态学及小波分解相结合来检测 QRS波群特征点的算法。数学形态学算法是基于信号局部特征的 ,可以有效地突出信号的峰谷点 ;小波分解对信号做多分辨率分解 ,可以突出信号的特征信息 ,便于 QRS波群检测。实验结果表明 :两种分析方法的结合可以有效地消除基线漂移 ,低频干扰 ,以及大 T波的影响。其 QRS波检出率达到 99.86 % ,从而提高了波形的信噪比     

基于双树复小波的直方图路面裂缝检测算法

分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.     

小波分析在视频检测中的应用

针对复杂背景下机器视觉系统中运动目标的检测,提出一种基于小波分析的运动目标检测方法。首先,利用双Haar小波软阈值法,去除视频图像的噪声。然后,建立了一种基于小波变换的运动目标检测算法,直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。实验结果表明,本文方法可以有效地从图像序列中检测出完整的运动目标,而且在平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失,效果要好于传统帧差法。     

心电信号QRS波群的小波精确识别法

利用M arr小波特有的时频特性,采用离散小波变换的直接算法,对心电信号QRS波群进行识别,经M IT/B IH心电数据库的检测验证,即使有严重的噪声信号干扰,也能精确定位R波,其正确率为99.7%,能准确地识别QRS时限,实时地识别R波和QRS时限。可用于心电信号实时处理。     

FFT复小波及在设备故障信号分析中的应用

提出一种在频域用数字滤波器定义复小波和展缩小波基,用FFT实现复小波变换的算法。该算法可通过控制滤波器的频率截止特性来生成不同特性的小波函数;通过控制滤波器截止频率位置来改变离散小波变换的频率分辨率。     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像．经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。