计算机医用信号处理与分析——基于小波变换的医学瞬变信号去噪新方法

本文提出一种用于计算机辅助诊断前处理的医学信号去噪新方法。方法：１．对信号进行ＤＷＴ。２．在ｓ＝２１上，利用邻近尺度ＷＴ系数的空间相关性进行选择性去噪。３．在ｓ≥２２上，运用阈值法（Ｓｏｆｔ，ＨａｒｄＴｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ）去噪。４．信号重构。结果：分别采用本文方法及传统方法对突变信号进行去噪与结果比较。结论：本文方法在获得信噪比增益的同时，能够保持对信号突变信息的良好分辨且处理速度快、便于在微机上实现。     

基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法

通过遥测信号可以获取飞行器的工作状态和环境数据,为评定性能和故障分析提供依据。本文利用小波包变换能对高频信号分解的优点,针对传统小波包去噪方法的阈值函数在处理既含突变又含平滑信号的情形下,不能在保持良好信号边缘特性与消除恒定偏差的同时,又能避免出现信号原本没有的振荡的问题,提出一种基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法,通过量化当前处理信号的平滑程度和构造介于硬阈值函数和软阈值函数之间并可切换的动态阈值函数,跟随信号变化进行去噪处理。通过算例仿真分析,验证了本文方法在处理既含突变又含平滑信号时,比传统小波包法具有更好的去噪效果。     

基于改进阈值函数的分数阶小波电能信号去噪

为了消除电力系统中噪声对电能质量扰动信号的影响,且能保留突变点信息,提出了一种基于改进阈值函数的分数阶小波电能质量扰动信号去噪方法.该方法采用离散分数阶小波变换对含噪信号进行多尺度分解,并根据信号和噪声在不同尺度上的分数阶小波域系数的分布特点,通过改进阈值函数对各层系数进行处理,将处理后的系数进行重构得到去噪后的信号.仿真结果表明,该方法弥补了软、硬阈值函数的缺点,能较好地去除噪声并保留突变点信息,且提高了输出信噪比.     

车载光电测量平台晃动监测数据分析

车载环境下由于加速度计自身和外界环境干扰等因素的影响,真实的加速度信号叠加了大量干扰信号。针对加速度计信号特点,采用小波阈值去噪对加速度计信号进行了滤波处理。建立一个振动信号模型,将真实的加速度计的输出噪声作为干扰成分叠加到该模型上,选择较优的小波参数,对仿真信号进行小波阈值去噪,去噪后信噪比（SNR）由4．24dB提高到20．45dB,均方根误差（RMSE）由0．051改善到0．0081。据此对真实加速度计输出信号进行去噪处理,实验结果表明：小波阈值去噪对加速度信号具有良好的滤波效果。     

基于尺度乘积与小波收缩相结合的去噪方法

提出一种将相邻尺度的小波系数乘积与小波阚值收缩相结合的信号去噪方法．该方法采用小波系数乘积的直方图方法提取小波系数．用该方法去噪既能很好地保持信号突变点的原有特性,又具有较强的去噪能力．数值仿真表明,与小波阚值收缩方法相比,该方法在信噪比和均方差指标上都有明显的提高,并能很好地保持信号的形状．     

一种基于小波阈值去噪的改进方法

小波理论是一新兴的信号处理理论。它在时间和频率上都有很好的局部性：分析低频信号时，其时间窗很大；分析高频信号时，其时间窗较小。小波理论已成为信号去噪处理中的一种重要的工具。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后．本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方法。该改进方法克服了传统阈值去噪方法的缺陷。并适用于进一步的自适应滤渡的需求．仿真实验证实了该改进方法的有效性和优越性。     

小波变换在电能质量信号去噪中的研究

研究电能质量信号去噪问题,针对电能质量信号在采集过程含有大量的噪声,给电能质量分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪处理.传统去噪方法不能同时解决去噪和突变点信息保留之间矛盾的问题,导致去除噪声的同时损失了更多的原始信号信息.为了改善电能质量信号的去噪效果,提出了一种改进的小波软阈值电能质量信号去噪算法.采用融合软、硬阈值法的不同特点,通过自适应调整参数方式获得最优的小波系数的阈值,使得改进的阔值函数适应性更强,有效克服了采用软阈值法过渡光滑导致信号失真,而采用硬阈值法去嗓效果不佳的缺陷.仿真结果表明,算法补传统软阈值算法的缺陷,该方法消除信号中的噪声效果和还能保留突变点的信息能力都优于传统的去噪方法,为消噪设计提供参考.     

基于小波和EMD的语音信号去噪

为了解决语音信号问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了提出了一种基于经验模态分解的小波阚值去噪算法,并与小波阂值去噪法和EMD去噪效果相比较,试验结果证明,基于经验模态分解的小波去噪效果是相当有效和稳定的．为研究语音信号去噪处理提供了新的手段。     

小波变换的语音去噪方法

提出一种改进的语音去噪处理方法：二次小波分解全局阈值法。该方法不同于传统阈值滤波方法,首先对语音信号的高频部分进行二次分解,然后应用阈值滤波的方法对信号进行去噪处理。该方法在MATLAB上进行了模拟实验,实验结果表明该方法提高了信噪比,去除了大部分噪声,相当完整地保留了有效信号能量,很好地解决噪声对语音信号干扰的问题。     

声音信号采用小波去噪和小波包去噪的比较

受外界条件等因素的影响,采集到的声音信号中不可避免存在着大量的突变信号,因此需要对其进行降噪处理.传统的傅里叶分析不能同时分析信号在时域和频域的全貌和局部化特征,而这些局部化信息恰恰是表征声音信号的关键特质.小波变换在突变信号分析中得到广泛的应用,在声音去噪应用中取得了良好的效果,比较了小波分析和小波包分析两种去噪方法.     

小波与双边滤波的医学超声图像去噪

目的：医学超声图像中的斑点噪声降低了图像质量并且限制了超声图像自动化诊断技术的发展。针对斑点噪声问题,提出了一种新型的基于小波和双边滤波的去噪算法。方法：首先,根据医学超声图像在小波域内的统计特性,在通用小波阈值函数的基础之上,改进了小波阈值函数。其次,将无噪信号的小波系数和斑点噪声的小波系数分别建模为广义拉普拉斯分布模型和高斯分布模型,利用贝叶斯最大后验估计方法得到了新型的小波收缩算法,利用小波阈值法对小波域内的高频信号分量进行去噪。最后,对小波域内的低频信号分量进行双边滤波处理,然后利用小波逆变换便得到去噪后的图像。结果：在仿真实验中,通过与其它7种去噪算法作对比,观察峰值信噪比(PSNR)等图像质量评价指标,结果表明本文算法的去噪效果优于其他相关算法。临床超声图像的实验结果进一步验证了本文算法的去噪性能。结论：本文提出了一种新型的去噪算法,实验表明本文算法能够很好地抑制斑点噪声,并且能保留图像病灶边缘等细节。     

心电信号的小波阈值去噪算法研究

本文采用基于小波变换的阈值去噪方法对心电信号进行了去噪处理.给出了基小波、分解尺度、阈值的具体选择方法,在比较采用不同的基小波进行阈值处理方法的基础上.给出了采用coif4小波进行局部自适应软阈值处理的改进算法.实验结果表明,采用该算法降噪后信号的信噪比为34.019dB,将原含噪信号的信噪比提高21.879dB,去噪效果较好.     

小波分析在信号去噪中的应用

小波分析理论是一种新兴的信号处理理沦,它在时间上和频率上都有很好的局部性：在分析低频信号时,其时间窗很大;而分析高频信号时,其时间窗较小。这使得小波分析非常适合于时-频分析,借助时-频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号去噪处理中的一种重要的工具。文中介绍了小波分析理论及其在信号去噪中的应用;同时介绍了三种噪声处理方法：默认阈值法、强制阈值法和独立阈值法。在假设噪声为高斯白噪声的基础上,根据小波分解与重构法,实现含噪信号的去噪处理。最后用最小二乘法对各种方法进行评估。     

基于能量阈值函数的水声多径信号小波去噪分析

采用基于能量阈值函数的小波方法,对浅水多径信号进行消噪处理;从水声多径信道模型出发,利用小波能有效区分信号中的突变部分和噪声的优点,设计了一种基于能量阈值函数的消噪方案,即通过能量的门限阈值形式对小波系数进行处理,然后对信号进行重构即可达到消噪的目的;利用MATLAB仿真了有、无多径时消噪效果,同时将该消噪方案与湖的水声传播参数结合,进行了实际水库多径传播信号的消噪处理试验;试验结果表明,基于能量阈值函数的水声多径信号小波去噪方法不仅能够减少信号的丢失,而且能够恢复有用信号的小波系数,减少有用信息的丢失,确保重构后的信号不失真,提高信噪比,应用于水声通信中多径信道的信号去噪效果很好,体现了文中算法的有效性和优越性。     

基于MAP估计双树复小波的电能质量扰动信号去噪方法

针对电能质量信号的去噪,提出了一种基于MAP估计的双树复小波电能质量扰动信号的去噪方法。首先对带噪信号进行相关性预处理,然后通过MAP方法对双树复小波分解不同层次的细节系数估计噪声方差和信号方差,并计算各层阀值从而得到去噪方案,针对带噪的电压跌落等扰动信号进行仿真,并与传统实小波去噪进行了信噪比和突变点信息保留能力的比较。仿真结果表明,所提算法速度快,去噪效果理想,且易于实现,实用性强,有良好的发展前景。     

Hilbert-Huang变换在语音增强中的应用

希尔伯特——黄变换（HHT）是近几年提出的一种分析非线性、非平稳信号的新方法。本文对HHT方法的理论和算法进行了详细的阐述，通过实例分析验证了该方法的有效性，并将其应用于典型的非平稳语音信号中，提出了一种基于HHT的语音增强方法，同时与小波变换实现语音去噪进行了对比。仿真结果证明基于HHT对带噪语音进行处理，提高了信号的信噪比及语音的清晰度和可懂度。HHT方法适于语音信号处理．具有广阔的发展前景。     

基于心动周期和经验模式分解的心电信号去噪处理

针对现有心电信号（Electrocardiogram,ECG）去噪方法难以精准剥离与之频带重叠的肌电干扰并无损提取到“干净”ECG的问题,提出了利用心动周期和经验模式分解对含噪ECG进行去噪处理。本文方法首先对含噪ECG进行经验模式分解,然后利用心动周期判断固有模态函数分量属于噪声还是有用信号,最后将有用信号的固有模态函数分量重构ECG。为验证本文去噪方法,首先采用ECG动力学仿真模型评估本文方法在不同参数噪声下的去噪效果;其次选取MIT-BIH数据库中的基线漂移信号bw,肌电干扰信号ma和105号、107号、123号ECG分别构建3组真实含噪ECG进行实验。评估与实验结果均表明本文方法可以简单、有效地同时去除ECG中的肌电干扰和基线漂移,去噪效果优于普通经验法。     

基于VMD和小波阈值的ECG肌电干扰去噪处理

针对现有心电信号肌电干扰去噪方法的不足,本文提出利用变分模态分解和小波阈值相结合的方法对心电信号肌电干扰进行去噪处理,该方法通过对含噪心电信号进行变分模态分解,确定信号主导模态分量与噪声主导模态分量,噪声主导模态分量的小波阈值变换和重构无噪心电信号,共四步实现对含有肌电干扰的心电信号的去噪处理。其中,通过分析研究所有模态分量中心频率的分布,确定变分模态分解的层数,多组仿真与真实含噪心电信号的相关实验表明。本文所提出的去噪方法可有效去除心电信号中的肌电干扰,且去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法和经验模式分解法。     

桶基平台贯沉深度测量中的小波去噪方法

与传统去噪方法相比，利用小波变换去除被测信号中的噪声具有一些不可比拟的优点。结合桶型基础平台贯沉深度测量中的去噪问题对小波变换去噪的原理和优势进行了详细论述，并用MATLAB对一原始信号做了去噪处理。     

车载微加速度计信号的小波去噪技术研究

车载环境下由于微机械加速度计自身特点和受到车辆振动、电磁干扰等原因,其真实加速度信号往往受到严重的干扰,给数据分析带来很大困难.针对此种情况,结合对车载加速度计输出信号的分析假设了一种加速度信号,同时用真实的加速度计输出噪声作为干扰叠加在假设信号上,以信号的统计指标作为去噪效果的评价标准选择了合适的小波基,并据此对实际信号进行去噪处理证明:小波去噪方法非常适合于此类受到严重干扰的测量信号的去噪处理,去噪效果良好,且计算分析简便.