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。     

小波分析应用于对心电图信号实时处理的研究

简要介绍了小波变换原理和Mallat快速小波变换算法，重点介绍了如何运用小波分析对心电图(Electrocardiogram，ECG)信号消噪，并解决了它所涉及到的问题：小波函数的选取、噪声频段的分析、阈值处理和解决了在ECG信号采样中实时小波滤波所遇到的问题——数据滤波前的分段和滤波后的衔接。通过实验的证明，提出的方法能够很好地滤除ECG信号中的基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其它高频干扰，并且在采样过程中小波滤波的实时性也较好。     

基于EMD和LMS自适应形态滤波的滚动轴承故障诊断

针对铁道车辆走行部的滚动轴承故障特征,其故障信号通常被调制到高频,且还有大量噪声,提出了一种EMD(EmpiricalMode Decomposition)分解和基于LMS(least mean square)算法的自适应广义形态学滤波相结合的方法。先采用EMD分解得到高频信号,将低频干扰和噪声相分离;再使用LMS算法的形态学滤波和闭运算的方法进行形态解调。最后对其进行频谱分析,提取出故障特征。通过仿真实验和实例表明该方法能够有效的消除大量噪声和低频干扰,提取出滚动轴承故障特征。该方法计算速度快,易于实现,具有较好的实用价值。     

基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理

针对矿集区大地电磁强干扰的特征,构建组合广义形态滤波器,从时间域波形上探讨组合广义形态滤波对实测大地电磁强干扰的噪声压制效果。给出基于组合广义形态滤波的大地电磁资料处理流程,在人烟稀少、基本无电磁干扰的青海柴达木盆地进行试验研究,对包含比较单一的人工广域电磁干扰源的试验点进行组合广义形态滤波处理,横向对比时间域波形和视电阻率-相位曲线的改善情况。研究结果表明:该方法可以更加精确地勾勒出大尺度强干扰的轮廓特征,视电阻率-相位曲线的整体形态更加光滑、平稳,数据质量得到明显改善;由于该算法能有效提取暂态信号中的奇异信号,且只需进行加、减和比较运算,计算速度快,这对于在矿集区开展大地电磁强干扰的压制及资料处理具有一定应用价值。     

基于鲸鱼优化算法的VMD-NLM脉搏信号滤波算法研究

针对采集到的脉搏波信号中存在基线漂移和高频噪声等干扰,导致后续病理研究分析困难、测量精度相对较差的问题,提出了一种改进的变分模态分解和非局部均值降噪结合的滤波算法。针对变分模态参数选取不同对结果存在不同影响的问题,采取鲸鱼优化算法自适应选取合适的参数,并根据排列熵结果筛选模态分量,对噪声分量进行非局部均值滤波,最后将信号重构,实现对脉搏波信号的噪声去除。实验结果表明：含噪信号经过改善后的滤波算法处理后,其信噪比与均方根误差均优于其他降噪方法,证明该算法能够有效地滤除信号的噪声,有助于脉搏波的分析处理。     

多尺度多元素形态滤波自适应降噪研究

针对基本的数学形态滤波器存在的问题,提出了一种多尺度多元素形态滤波自适应降噪方法,首先利用不同尺度不同元素的基本形态滤波器对信号进行处理,得出各个误差.根据计算误差,设定权重系数级联基本的形态滤波器,对信号进行自适应降噪.针对正弦信号中复杂噪声干扰的特点,在信号中加入各种噪声,利用提出的方法对信号进行处理,并与多尺度滤...     

基于小波变换滤波算法的便携心电测试仪设计

针对在应用光电传感器检测人体脉搏信号时存在工频干扰和基线漂移的问题,提出使用自适应相干模板算法和小波变换算法,分别对工频干扰信号和基线漂移进行滤除,避免了单纯使用硬件滤波电路时的抗干扰能力差、不稳定、波形容易失真等问题,有效的保留了脉搏波信号中的生理病理信息.通过对微弱的脉搏信号进行提取、记录以及对SER值的分析,快速准确的得出人脉搏波的频率、幅值,客观的得出人体健康状况.     

基于形态滤波的脉搏波信号基线漂移消除方法研究

脉搏中蕴涵着大量的人体生理病理信息,因此分析脉搏信号成为诊断亚健康状态的重要手段.但是由于呼吸运动和身体移位导致了脉搏信号的基线漂移,影响了诊断结果的正确性.针对基线漂移的去除需求,文章提出了一种基于形态学滤波的方法,该方法通过采用2种不同宽度的结构元素,对脉搏波信号进行广义形态开闭和闭开滤波,分离出基线漂移.实验结果...     

一种FIR滤波参数可调的电压采集模块设计

为了有效滤除电压采集信号中的高频噪声,提出了一种有限长单位冲激响应(FIR)滤波参数可调的电压采集模块设计方案。基于高级精简指令集微处理器(ARM)和现场可编程门阵列(FPGA)的硬件平台,采用FIR数字滤波器滤除采集信号中的高频噪声。ARM根据采样频率、截止频率等滤波参数自动生成滤波器系数。FPGA采用改进后的直接型滤波器,根据滤波参数调整滤波器结构,完成滤波系数与采集数据的运算。ARM与FPGA协同工作实现参数可调的FIR滤波器。实验结果表明:本文电压采集模块电压具有较高的采集精度,采集相对误差绝对值最大为0.22%。本模块能够根据设置的滤波参数,自动完成FIR滤波系数计算和滤波器结构调整,在信号采集的同时完成数据滤波,有效滤除信号中的高频噪声。     

一种滤除心电信号中噪声的形态滤波方法

心电信号在检测过程中，常常会引入噪声和发生基线漂移，这严重影响了对心电信号的进一步分析和处理，采用数学形态学中的形态滤波方法，通过采5有不同尺寸结构元素的开－闭的闭－开运算平均组合，来滤除心电信号中的噪声和校正基线漂移，仿真结果验证该方法的有效性。     

基于小波变换的自适应滤波器消除ECG中基线漂移

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器，其参考信号选择原始信号经小波分解后的高频部分。该滤波器可有效消除心电信号中基线漂移。经ＭＩＴ／ＢＩＨ心电数据库检验，取得满意的结果。     

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.     

自动跟踪滤波器

介绍了一种滤除工频干扰的方法，它通过硬件电路实现了对工频频率的自动跟踪，从而解决了因工频的频率偏移而不易滤除的问题。     

基于形态滤波优化算法的滚动轴承故障特征提取方法

针对轴承故障振动信号的非线性、非平稳性的特点,而且故障信号经常被各种噪声、干扰所淹没,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)与自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器相结合的方法。原始故障信号先经过局部均值分解得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后采用峭度值准则,选取峭度值最大的PF分量,再将其经过自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器进行滤波解调,最后解调结果进行频谱分析,提取故障特征。为了体现其可行性和优越性,与包络解调、LMD-形态闭运算和LMD-形态差值滤波三种方法进行了比较,仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,它具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障的精确诊断。     

数学形态学滤波器的工程设计与实验研究

数学形态学是非线性数字信号处理学科的热门课题，将其分支——平结构元滤波用于工程设计时，结构元长度的选取是关键．为此，从检波理论出发，讨论形态学滤波器消除基线漂移的机理，分析其时域和频域特点，得到信号的衰减幅度由信号数字频率与结构元长度的比值唯一决定的性质，并归纳出一套平结构元长度选取标准。将其用于心电预处理，借助Matlab软件进行算法模拟并移植到DSP硬件平台，实验表明，该方法能有效并实时滤除基漂，符合后期处理需要。     

自适应形态学滤波器研究

形态学滤波器是从数学形态学发展起来的一种新型非线性滤波器,由于其具有并行性与可快速实现的特点,在信号处理和图像分析领域中得到一定的应用,但形态学操作在抑制图像噪声的同时会模糊图像导致较多的细节损失,本文在现有的形态学滤波器基础上提出一种自适应的形态学滤波算法,此算法可以根据被处理图像局部特征的变化自适应选择最佳结构元进行形态学运算,通过实验和测试结果比较,其在噪声去除能力特别是局部细节保持方面都优于现有的形态学滤波器。     

基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法

根据柔性形态学的相关概念和性质,提出了一种基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法.该方法首先定义了方向性结构元素,在结构元素内引入模糊推理方法判别图像边缘方向,进而构造方向性柔性形态学滤波器对图像边缘进行滤噪增强,并根据局部均值和熵差自适应确定增强系数.实验结果表明该方法可以有效滤除噪声,增强图像边缘.     

一种抑制基线漂移的自适应快速线性拟合算法

提出了一种抑制心电基线漂移的自适应快速线性拟合算法.该算法是在先探测出QRS波群的基础上,通过回溯法确定可以代表基线的时段,然后运用自适应快速线性拟合法确定基线的变化趋势,根据基线的不同变化对心电信号做出相应的修正,从而达到抑制心电漂移的目的.实验结果表明,该方法能有效抑制心电基线漂移,特别是在基线漂移较大的情况下,该法仍然有效,且在整个过程中信号失真度小.