基于小波变换的皮电信号滤波及奇异性检测

皮电信号(GSR)是心理测试的重要参数指标,信号的奇异点包含着皮电信号的幅度变化、突变时间及持续时间等重要特征且信号具有非平稳,超低频等特点,传统的信号处理方法不能有效地对其进行滤波并进行奇异点检测,甚至将包含重要信息的奇异点信号滤除。本文采用小波变换来处理皮电信号,选用Daubechies小波系将皮电信号分解为一个近似皮电信号和相应的细节成分,完成对皮电信号的去噪处理且对几种小波消噪方式进行了比较得出适合于皮电信号的消噪方法,最大限度地保留了奇异点的完整性。消噪信号利用李普希兹指数(Lipschitz)通过模量极大值和微分对相对应心理变化引起的皮电信号第一类间断点和第二类间断点进行了检测,通过间断点推断皮电信号的突变时间和持续时间,实现心理特征自动检测用于心理评估。     

小波变换用于微分心电信号突变点检测

微分心电信号的突变特性反映了心肌除极波前在传播过程中的临界点现象,有可能解释心电图高频成分的成因。该文反应小波变换对信号突变点检出的理论对微分心电信号进行分析,并用非线性最不二乘法进行参数拟合,确定了突变点的位置,通过临床冠心病组与正常态照组对比检同实验,统计结果显示出突变点的数量对心理缺血或损伤具有较高的敏感性,初步证明了为这种检出方法的有效性。     

心电信号奇异性检测的几种情况比较

本文首先阐述小波变换和小波奇异性检测原理,分析了小波变换的时频局域化能力,提出利用小波变换对信号的奇异点检测的方法,说明该方法在心电信号检测方面的应用及实际意义。相关结果用MATLAB仿真。     

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.     

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。     

基于小波变换的入侵检测方法

入侵检测是保护信息系统安全的重要途径,作为一种新的动态安全防御技术,它是继防火墙之后的第二道安全防线.入侵检测的关键是采用何种检测方法来有效地提取特征数据并准确分析出非正常网络行为.利用小波变换自适应的时频局部化分析方法,可以由粗及精的逐步观察信号,从中发现网络流量的一些隐藏的细节.通过对实际流量的分析,表明小波技术可以有效的揭示出周围环境和异常流量的细节特征,检测出异常.     

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。     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

基于小波变换的心电信号去噪

针对心电信号采集过程中常会混入工频干扰的情况,利用小波分析良好的时频局部化特性,提出了一种改进的基于小波变换的阈值去噪方法.该方法对传统的阈值选取方法进行了改进,提出了尺度相关的阈值选取方法.仿真结果表明,改进后的算法可以有效地去除ECG信号中的噪声信号.     

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     

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。     

利用小波变换提取医用X光片图像边缘的研究

基于小波分析,研究提出了一种适合于X线图像的算法,用X线图像的边缘探测,通过实验检验,效果理想。     

基于小波变换的谐波和无功电流检测方法研究

介绍了有源滤波器的基本工作原理,提出了1种新颖的基于小波变换的谐波和基波无功电流的检测方法.与傅里叶变换法仿真结果对比可知,小波变换是1种实时检测谐波及无功电流的更有效的方法.     

小波变换用于ECG信号的R波实时探测

按照ａ ｔｒｏｕｓ算法实现以Ｍｅｘｉｃａｎ ｈａｔ函数为基本小波的小波变换，实时完成ＥＣＧ信号的Ｒ波检测，对ＭＩＴ／ＢＩＨ标准心电数据中３个质量好、３个受噪声严重干扰的共６个信号进行探测，平均正确率可达９８．４２％以上。     

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.