基于小波分析的心电信号去噪算法研究

心电信号在临床诊断上有非常重要的作用,但由于容易受到噪声干扰,采集的心电信号中通常包含很强噪声,为了有效去除噪声干扰,该文提出了一种基于自适应阈值的小波模极大值算法来进行信号去噪.关键点是在每个分解尺度上自适应的选取合适的阈值,用来对小波变换系数的模极大值点进行筛选,以去除噪声极值点.该文采用MIT/BIH数据库中的数据对算法进行仿真验证,结果表明该算法有更好的去噪效果,同时心电信号能被很好的保留.     

应用小波变换去除膈肌肌电图信号中的心电干扰

膈肌肌电图信号是微弱的人体生物电信号,该信号往往受到被测对象自身心电图信号的严重干扰.本文应用小波变换的分析方法,提出了一种心电定位和小波阈值相结合的去心电新算法.该方法在对信号各层小波系数分析的基础上,通过小波相关系数法确定心电干扰的位置和范围,并用绝对值均值的阈值算法对该范围内的小波系数进行阈值处理.实验结果表明,该方法能够有效去除膈肌肌电图信号中的心电干扰,并较好地保留了膈肌肌电图信号的信号特征,为膈肌肌电图信号用于呼吸疾病的分析诊断创造良好的条件.     

基于谐波小波的弱信号提取

谐波小波作为一类小波,存在确定的函数表达式,时频定位准确,算法实现简单.本文基于谐波小波变换,利用其良好的频域盒形谱特性,对多频信号中的弱信号及强噪声中的弱信号检测进行研究,并与原始的纯信号进行比较,模拟结果表明此方法是有效的.     

基于小波变换的心电信号滤波算法

针对心电信号中含有的工频干扰、运动伪迹、肌电噪声和基线漂移四种噪声,提出一种以R波为优先准则,结合小波模极大值的逐拍滤波算法。该算法使用小波分解来消除心电信号中的基线漂移．采用小波模极大值法消除工频干扰和肌电噪声．利用小波分解各尺度间的相关性来消除运动伪迹。仿真实验结果表明,该算法平均信噪比达到22．3dB,说明其在有效改善信噪比的同时,能显著提高信号的分辨率。     

小波变换在心电信号去噪中的应用

文章根据coiflet小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,并利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波。文中通过软、硬阈值折衷函数及自适应阈值策略对MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号进行了处理与验证。实验结果表明,该算法能较好的抑制心电信号中的各类噪声干扰。     

基于小波变换的QRS波检测算法

针对基于小渡变换的心电信号QRS波的检测算法的计算量较大,硬件不易实现的问题,提出一种FPGA的实现方案.首先分析了利用小波变换检测QRS波群的算法,给出硬件实现方案,该算法由小波变换模块和检测模块两个模块实现.然后选取高端FPGA作为硬件处理平台,给出小波变换模块及波形检测模块具体实现结构.最后在Quartus Ⅱ下进行编译和仿真,完成心电信号检测算法的硬件实现.从综合后的资源占有率上可以看出系统充分利用了FPGA内部丰富的资源,从仿真的结果看出在FPGA系统上准确的检测出了QRS波.     

一种小波核函数的支持向量回归算法及应用

借助谐波小波函数在分析窄带信号方面的性能,利用支持向量回归算法,提出了一种基于谐波小波核函数和支持向量机相结合的谐波小波核支持向量回归算法,实现了小样本情况下微弱信号的精确检测.仿真和实测检测噪声数据的分析表明该算法可以有效地检测出舰船噪声中的线谱信号.     

联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测

医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于形态学运算和自适应阈值的心电信号消噪

抑制信号中的噪声干扰,是心电(ECG)信号预处理中的关键步骤.针对传统形态学滤波损失有用信号的缺陷,本文提出了一种基于形态学运算和自适应阈值的ECG信号消噪算法.首先,对含噪ECG信号进行形态学滤波和形态学峰谷提取运算;然后,估算形态学峰谷信号中时变噪声的即时方差,并依据3σ准则对峰谷信号进行自适应阈值处理,保留其中的有用信号;最后,将阈值处理结果与形态学滤波结果相加,作为ECG信号消噪处理的最终结果.仿真试验与实际应用结果表明,该算法不仅可以有效去除时变噪声的干扰,而且较好地保持了ECG信号的特征形态,处理效果明显优于以往的形态学滤波算法,且比基于平稳小波变换的消噪算法更适用于非平稳ECG信号的消噪处理.     

非平稳环境下基于小波变换的信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的信号噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于小波变换的信号去噪算法。该算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换模极大值随尺度的变化快慢不同。得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好的去噪。     

Genetic algorithm and wavelet hybrid scheme for ECG signal denoising

This paper introduces an effective hybrid scheme for the denoising of electrocardiogram (ECG) signals corrupted by non-stationary noises using genetic algorithm (GA) and wavelet transform (WT). We first applied a wavelet denoising in noise reduction of multi-channel high resolution ECG signals. In particular, the influence of the selection of wavelet function and the choice of decomposition level on efficiency of denoising process was considered. Selection of a suitable wavelet denoising parameters is critical for the success of ECG signal filtration in wavelet domain. Therefore, in our noise elimination method the genetic algorithm has been used to select the optimal wavelet denoising parameters which lead to maximize the filtration performance. The efficiency performance of our scheme is evaluated using percentage root mean square difference (PRD) and signal to noise ratio (SNR). The experimental results show that the introduced hybrid scheme using GA has obtain better performance than the other reported wavelet thresholding algorithms as well as the quality of the denoising ECG signal is more suitable for the clinical diagnosis.     

基于改进差分阈值算法的心电检测技术研究

针对差分阈值算法中固定阈值的局限性,文中提出了一种基于自适应波峰阈值和R波间隔阈值的算法。该算法结合心电信号特点自动选择波峰阈值,并选择R波间隔阈值,提高了算法的自适应性和准确率。文中以MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号作为实验样本,采用带通滤波与小波阈值滤波相结合的方法完成心电信号去噪,采用改进差分自适应阈值算法对心电信号进行波形检测。实验结果表明,该算法能够将心电信号R波的检测准确率提升到99.57%,有效减少了误检、漏检问题的发生,并可准确完成心率、心率变异性、身体疲劳度、精神疲劳度计算和常见心律失常分类。     

基于分形理论的语音增强

在分析了语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时其传递特性不同的特征表现及其特点之后．给出了一种新的基于分形维数的语音信号增强方法。该方法根据带噪语音信号及子渡重构之后的分形维数不同对语音信号的小波变换系数作不同的阈值处理。既抑制了噪声，又减少了语音段的信息的损失，提高了佶噪比。仿真结果表明，这是一种有效的语音增强、去噪的方法。     

基于光纤光栅传感器的心音信号提取与处理算法研究

本文研究了一种用于光纤光栅智能服装的心音信号提取与处理算法,实现异常心音的初步识别。提出基于希尔伯特-黄变换（HHT）和小波阈值消噪相结合的心音提取算法,对波长解调信号进行消噪,提取有用的心音信号。采用数学形态学进行心音包络提取,提出基于直线结构元素和余弦结构元素相结合的心音处理算法,准确获取心音峰值点和起止点位置并计算心音特征值,根据心音特征值的临床意义,判断心音是否正常。实验结果表明该算法能够有效消除波长解调信号中的呼吸干扰与噪声,对20例实测正常心音和8类常见异常心音均能正确识别。该算法具有易实现、识别率高的特点,对光纤传感智能服装的研发和心脏疾病的早期诊断具有重要意义。      

心电信号降噪小波函数选取的定量研究

为了定量地评估不同小波函数对心电（ECG）信号的降噪效果,建立了含噪声的ECG模型作为实验标准信号,采用正交小波变换和不同阈值方法来对该标准信号进行高频噪声消除实验,通过信噪比参数结合波形形态来衡量降噪效果。实验表明,当降噪后信噪比接近标准信号信噪比时,降噪效果最佳,得到既能保证信号失真度小又具有较高信噪比的降噪方案和适用于ECG信号小波分解和重构的小波函数,最后通过MIT-BIH数据库数据验证了利用该研究结果能够有效地消除ECG信号中的高频噪声。     

基于平稳和连续小波变换融合算法的心电信号P,T波检测

P, T波的检测在临床上是心血管疾病诊断的重要依据。由于其波形能量低、形态复杂,极易受到噪声干扰,导致现有检测算法精度仍有待提高。该文提出平稳和连续小波变换融合算法检测P, T波,利用连续小波变换的多尺度信息,获取心电图(ECG)信号中P, T波主要成分,融合其平稳小波对P, T波候选段进行平滑处理,消除波形中锯齿状毛刺对峰值点检测的影响,最后对P, T波过零点进行时移修正,保证过零点还原到原始信号过程中能够准确对应其峰值点,从而提高P, T波检测精度。该文算法在MIT-BIH arrhythmic数据库上进行验证,最终P波的误差率、敏感度、正确预测度达到：0.23%, 99.85%, 99.90%;T波的误差率、敏感度、正确预测度达到0.27%, 99.85%, 99.87%。     

基于子波变换的无线通信网络干扰信号检测研究

在冗杂环境下,为有效识别无线通信网络干扰信号,提出基于子波变换的无线通信网络干扰信号检测研究。将干扰信号分为单音、多音、调频等类型,利用射线模型描述通信信道损失,确立噪声影响下的干扰信号结构,提取信号时频分布特征;在子波变换过程引入阈值滤波算法,将噪声投影在不同子波空间中,合理设置阈值,计算新的变换系数,实现信号去噪;采用混沌循环谱方法,将干扰信号检测转换为二元假设检验问题,获取二阶时变检测函数,计算决策量,结合门限值完成干扰信号检测。实验结果表明,该方法能够有效过滤噪声,检测出的干扰信号波形与频率与实际情况相符。     

基于平稳和连续小波变换融合算法的心电信号P,T波检测

P, T波的检测在临床上是心血管疾病诊断的重要依据。由于其波形能量低、形态复杂,极易受到噪声干扰,导致现有检测算法精度仍有待提高。该文提出平稳和连续小波变换融合算法检测P, T波,利用连续小波变换的多尺度信息,获取心电图(ECG)信号中P, T波主要成分,融合其平稳小波对P, T波候选段进行平滑处理,消除波形中锯齿状毛刺对峰值点检测的影响,最后对P, T波过零点进行时移修正,保证过零点还原到原始信号过程中能够准确对应其峰值点,从而提高P, T波检测精度。该文算法在MIT-BIH arrhythmic数据库上进行验证,最终P波的误差率、敏感度、正确预测度达到:0.23%, 99.85%, 99.90%;T波的误差率、敏感度、正确预测度达到0.27%, 99.85%, 99.87%。     

一种混合噪声图像的自适应滤除方法

基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的去噪效果,正交小波变换由于缺乏平移不变性,在去噪过程中会产生人为的振荡现象,使图像边缘失真,甚至图像模糊,提出了基于平稳小波域自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法,该方法能有效地滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声组成的混合噪声,并验证了该方法的有效性。     

可穿戴心电信号监测中运动伪影消除技术研究

心电图(ECG)是心脏疾病诊断最有效的工具。噪声的去除和Q波、R波、S波的提取是心电信号检测中的两大主题。本文使用Savitzky-Golay滤波器对人体在弯腰、走路、坐下-站起等运动状态下采集的心电信号进行分析,去除信号中的基线漂移和运动伪影,并对滤波后信号的Q波、R波和S波进行检测。通过将本文提出的滤波方式与卡尔曼滤波、小波分解就时间复杂度和功率谱密度两个参数进行对比分析,评估Savitzky-Golay滤波器在心电信号中运动伪影去除的优势。实验结果表明,Savitzky-Golay滤波器能更加有效地适应心电信号的变化,有效地去除心电信号中的噪声,并且最大限度保持心电波形的形状和波峰。