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。     

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.     

基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究

针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.     

基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

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。     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

基于小波变换的心电信号处理研究

在简述小波变换理论发展的基础上,介绍了心电信号的主要特点和研究内容,从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状:一是去噪,着重介绍了小波阈值消噪的研究成果,概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状;二是波形检测和特征提取,着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状,以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后,展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。     

小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法

针对心电信号去噪问题,首先利用小波变换分解心电信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和小波阈值相结合确定各层高频小波系数阈值门限。用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用bior3.7小波对去噪后的心电信号进行R波峰值定位,最后与原信号R波峰值位置对比。用本方法先对MIT/BIH心率失常心电数据库中117号心电信号去噪,之后与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值去噪算法的性能比较。比较结果表明:当输入信噪比为9.724 7 dB时,小波熵阈值去噪法得到信号的输出信噪比为17.294 1 dB,其输入输出信噪比曲线明显高于其他4种传统阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,且其R波检测结果更加精确。     

心电信号采集及小波分析处理系统设计

心电信号作为人体的一种重要的生理信号,反映着人体的健康状况。自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路,得到满足数据采集卡USB-6008要求的模拟心电信号,并对模拟心电信号进行A/D(模/数)转换,得到数字形式的心电信号。利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析(小波分析),得到心电信号在各分辨率空间的组成成分,并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号,实现对心电信号进行小波滤波的目的,最终在PC机上获得效果良好的心电图。该研究通过有限的资金投入,将家用电脑拓展为心电监测仪器。     

心电信号采集及小波分析处理系统设计简

心电信号作为人体的一种重要的生理信号,反映着人体的健康状况.自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路,得到满足数据采集卡USB-6008要求的模拟心电信号,并对模拟心电信号进行A/D（模/数）转换,得到数字形式的心电信号.利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析（小波分析）,得到心电信号在各分辨率空间的组成成分,并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号,实现对心电信号进行小波滤波的目的,最终在PC机上获得效果良好的心电图.该研究通过有限的资金投入,将家用电脑拓展为心电监测仪器.     

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。     

小波分析在心电信号中的应用

本文在MATLAB环境下用小波函数对心电信号进行滤波,通过采用小波滤波的方法,可以使心电信号中的有用成分和噪声信号能量在不同的频段分布,达到很好的滤波效果,从而提高了心电信号的可读性。     

采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法

针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。     

小波分析和ECG信号的检测

利用小波变换能处理多尺度多分辨的特点,将心电信号进行多尺度分解,把不同频带的信号显现在小波分解各个尺度上。特征尺度上准确定位QRS波及T波的起始点,从而获得人体心电信号(ECG)中的QT间值。人体心电信号具有非平稳性和干扰多的特点,利用小波分析对心电信号进行处理能够获得精确的QT间值,为临床诊断提供了更加准确的依据。     

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。     

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.     

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.     

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。     

基于稀疏成分分析和小波包变换的心电信号去噪

针对心电信号的识别这一生物医电信号处理的难题,提出了一种新的算法,将稀疏成分分析和小波包变换两种方法相结合,去除了心电噪声,得到了清晰的心电信号。仿真结果与传统的快速独立成分分析(FastICA)算法相比较,本算法具有更高的分离精度。     

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。