结合QRS检测和小波阈值的膈肌肌电信号降噪方法

为了消去夹杂在膈肌肌电(EMGdi)信号中的心电干扰,在比例阈值算法的基础上,提出一种结合QRS检测和小波阈值的降噪方法.首先,根据小波系数的相关性构造QRS波群的检测方法,分析确定干扰的位置和范围;其次,将小波系数分为受干扰和未受干扰两部分,并构造相应的阈值算法,针对性地处理受干扰系数,以未受干扰部分系数作为阈值算法构造的依据;最后,重构处理后的小波系数,得到降噪后的EMGdi信号.对临床采集信号的处理对比表明,该方法能够更为有效地去除心电干扰,并更好地保留EMGdi的有用信号.     

基于小波变换的膈肌肌电信号降噪方法研究

膈肌肌电信号是分析和诊断呼吸疾病最科学及有效的数据之一,该信号往往受到被测对象心电信号的严重干扰.利用小波变换的分析方法,在对原始信号小波分解的基础上,针对各尺度小波系数的特点提出一种新的阈值滤波算法.对来自临床食道电极采集的膈肌肌电信号进行降噪处理,处理前后的时域信号对比以及频域的功率谱分析均表明,心电干扰信号能够被有效地去除,而膈肌肌电信号的信号特征得到较好地保留,为膈肌肌电信号的进一步分析处理创造了良好的条件.     

一种基于提升小波的膈肌肌电信号在线去噪方法

膈肌肌电信号传递着膈肌生理状态和呼吸系统的功能等重要信息,但用食道电极采集该信号常受到心电信号的强烈干扰。本研究以提升小波为基础,针对膈肌肌电信号与心电干扰的特征,提出了一种新的膈肌肌电信号在线去噪方法。该方法由于采用了提升小波变换和简单的阈值滤波,运算速度较传统小波方法大为提高。模拟信号的仿真实验中,用该方法去噪后的信号相对于原纯净信号其功率谱相对误差很小。将该方法应用于临床采样数据时,也能达到比较理想的去噪效果。     

基于样本熵和个体化阈值的表面膈肌肌电信号起点检测

膈肌是人体最主要的呼吸肌,表面膈肌肌电(sEMGdi)信号的动作区间起点检测可用于呼吸康复训练,但心电(ECG)信号的存在增加了其检测难度,故本文对此提出了基于样本熵(SampEn)和个体化阈值的起点检测方法,简称样本熵法。该方法涉及样本熵特征的提取,样本熵特征参数w和r0的优化,个体化阈值的选取以及判断条件的设立。同时还选用其他三种常用方法与本文所提的样本熵法进行起点检测方面的比较,即利用小波变换(WT)去噪后再分别使用均方根(RMS)和能量算子(TKE)的起点检测方法,以及不做小波变换而直接使用TKE的起点检测方法。本文共采集12名健康受试者在2种呼吸状态下的sEMGdi信号,用于信号合成和算法检测。最后以误差的绝对值累加和作为评价起点检测精度的指标。最终结果表明,样本熵法在稳定性和精度两方面皆优于其他三种方法,是一种能适应个体间差异,无需提前对sEMGdi信号进行ECG信号去噪便可获得较高精度的起点检测方法,为基于sEMGdi信号的呼吸康复训练和实时交互提供了依据。     

小波变换去除心电信号中呼吸信号干扰

目的 研究用小波变换去除心电图信号中呼吸信号的方法。方法 采用db4小波对采样频率为200Hz的心电图信号作离散小波变换的多层分解，并与呼吸信号的频率成分比较，发现呼吸信号分布在心电图信号分解后第8、9、10层细节中，去除这些成分和高频干扰，对剩下的分量重构。结果 比较成功地纠正了心电信号的基线，去除了低频呼吸信号的干扰。结论 小波变换的方法能够去除心电信号中的呼吸信号干扰。     

应用独立分量分析去除体表肌电中的心电干扰

体表肌电特别是从躯干获得的体表肌电往往受到被测对象自身心电信号的严重干扰。本文利用一种基于独立分量分析(ICA)的去噪方法,去除体表肌电中的心电干扰。该方法将多通道体表肌电进行独立分量分解,并用高通滤波器处理所分解出的心电独立分量以尽可能地保留其中的肌电成分,进而将去除心电干扰后的所有独立分量反向投影回原始信号空间得到去噪后的信号。仿真信号的处理结果表明,当高通滤波器的截止频率为30Hz时,该方法在有效去除心电干扰的同时使体表肌电的保真度达到最大。同时讨论了将信号的峰度(Kurtosis)值作为自动判别心电分量和肌电分量的标准的可能性。     

小波变换在滤除心电中工频干扰的应用

人体的心电信号由于其幅度低和频率低而易受到各种干扰的影响,本文介绍了利用小波变换来滤除心电信号中的工频噪声。处理过程是采用小波变换将原始心电信号分解成不同频段下的细节信号,再对各种细节信号进行加权处理,再重建心电信号,就能实现心电信号中的工频干扰的消除。从实验结果来看,本方法简单实时,且效果明显,为心电数据的进一步处理奠定了良好的基础。     

小波变换在表面肌电信号分类中的应用

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析。通过奇异值分解有效地提取信号特征进行模式识别,能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂摧旋、前壁外旋四种运动模式。实验表明,基于小波变换的奇异值分解方法是一种稳定、有效的特征提取方法、为非平稳生理信号的分析提供了新的手段。     

基于小波系数熵的表面肌电信号识别

目的:对表面肌电信号进行分类识别。方法:30名健康的志愿者参加数据采集。每名志愿者用右手臂完成两个动作:前臂内旋和前臂外旋。在每个动作中,采集一组表面EMG信号。总共获得30组内旋和30组外旋的表面EMG信号。然后,运用小波包系数熵构成特征向量,用Bayes决策对两种模式信号进行分类识别。结果:当信号长度达350ms后,正确识别率达到100%。结论:采用小波包系数熵可以有效地提取表面EMG信号的特征信息,达到控制前臂假肢的目的。     

基于小波包熵的与动作相关表面肌电信号的分类

目的:对与动作相关的表面肌电信号进行分类识别.材料与方法:与动作相关的表面肌电信号是从右手前臂肌群表面采集而来.用小波包变换将信号分解成16个等频带宽的的子空间.之后,计算每个子空间的相对小波包能量和每个信号的小波包熵.结果:正确识别率达到100%.结论:小波包熵能够作为与动作相关的表面肌电信号的特征值来识别不同的动作表面肌电模式.     

基于小波变换的心电信号去噪处理

人体心电信号随着检测状态及时间的变化具有明显的非平稳性及包含许多干扰的特点.本文将小波变换的时频定位特性运用于心电信号的测量,利用小波变换多尺度多分辨的特点对心电信号进行分解,不同频带的信号便显现在小波分解的不同尺度上.进行信号重构时,去除各种干扰成份,从而获得精确的心电波形,为医疗诊断提供了更加准确的依据.     

小波变换及其在脑诱发电位分析中的应用

诱发脑是民是研究大脑高级神经过程的一个重要电信号。而从背景噪声中一次提取诱发电位具有非常重要的实用价值。本文介绍了新兴的不上波技术中多分辨率分析方法及其在诱发电位分析和提取中的应用。     

独立分量分析和小波熵在动作模式分类中的应用

在表面肌电信号(electromyography,EMG)中,各类动作的识别是一个重要研究方向.本文采用独立分量分析independent component analysis,ICA)对肌电信号进行处理,消除各动作信号之间的相互线性耦合叠加,并采用信号的小波熵作为特征向量进行模式识别.试验表明,在对信号进行先期ICA处理以后,动作模式的识别效果较好.此方法也可应用于其他生理信号的识别分类.     

小波变换和小波提升在胃电信号处理中的应用

本文介绍了小波基函数的定义、构造和小波提升。并将小波变换和小波提升应用于胃电(EGG)信号处理中。通过对信息熵、信号能量和联合熵等滤波后的信号特征进行分析,介绍了小波基函数的一般评价选择方法。为了验证评价方法的合理性,实验中采用了不同的小波基函数进行实验数据处理和信号滤波。通过小波变换和小波提升对EGG信号进行了滤波,分离了EGG快、慢波频段信号。并通过实验数据验证了小波变换和小波提升方案的合理性和EGG滤波算法的有效性。为胃的疾病诊断和测量提供了一个有效的解决工具和测量方法。     

小波变换在医学图像融合中的应用

图像融合是医学图像处理中的关键技术。文中探讨了基于小波变换的医学图像融合方法。首先对源图像进行小波多尺度分解,然后采用基于窗口的融合规则进行小波系数融合,最后通过小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该方法能在保留原图像信息的情况下增强融合图像的细节信息。     

小波变换在心电信号特征提取中的应用

采用分段阈值和模极大值对斜率判据相结合的补偿策略,提出了一种精确提取QRS波群特征值的算法.经过对MIT/BIH心电数据库和临床实测的心电信号的大量实验,结果显示即使在有严重噪声干扰的情况下,运用本算法也很容易实现对QRS波群特征的有效提取,特别是对R波峰具有相当高的定位精度(其误差不超过一个采样点)和分析精度(没有累积误差).     

小波变换和非线性分析在表面肌电信号中的应用及进展

表面肌电信号(surface EMG,sEMG)反映了神经和肌肉的功能和生理状态,分析研究sEMG对人类的生理健康有重要的意义.本文综述了小波变换和非线性分析方法近几年在sEMG研究中的应用情况,并且预测两种方法的有效结合在sEMG的应用前景.     

整型提升小波变换的块编码在医学图像压缩中的应用

提出一种基于整型提升小波变换的图像块压缩编码方法.整型提升小波变换具有计算快速、能实现任意图像尺寸的小波算法、能在当前位置完成小波变换、节省内存等特点,而且该提升算法能同时对图像进行有损或无损压缩,因而更适应于远程医疗系统和医学图像压缩系统.基于图像块压缩编码方法不仅可以实现比特率控制,还可以实现SNR(信噪比)可缩放性,支持图像的渐进传输.     

小波变换在人体血流灌注信号分析中的应用

目的：激光多普勒血流仪测得的皮肤平均血流灌注量和血流速度等这些传统的评估微循环的参数指标在电磁场对人体微循环影响的研究中并没有得到跟其在动物实验中相似的结果。因而本研究欲利用时频分析技术寻求新的评估人体微循环的参数指标．给人体激光多普勒血流灌注信号的分析和处理提供新的思路和方法。为后续电磁场对人体微循环影响的研究奠定基础。方法：运用在低频段具有较高频率分辨率的连续小波变换将二维激光多普勒血流灌注信号转换为包含时间和频率信息的三维信号,由此可以清楚地同时观察小波变换后的小波系数在不同频段随着时间的变化情况。结果：小波变换后的小波系数在0．005Hz～2Hz频率范围内存在6个可能与微循环控制机理有关的特征峰值．峰值的幅度随着时间有所变化。结论：小波变换可作为分析人体激光多普勒血流灌注信号的一种有效工具,为后续电磁场对人体微循环影响的研究奠定基础。并且其对微弱、背景噪声强的医学信号的分析和处理提供了新的思路和方法。     

自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用

心电信号是一种基本的人体生理信号,具有重要的临床诊断价值。然而,体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍。为了消除心电信号检测过程中带有的上述三种噪声,采用LM S自适应算法及小波变换理论,有针对性的设计了自适应滤波器、小波变换滤波器和自适应信号分离器等三种数字滤波器来滤除相应干扰。结果表明,对心电信号中存在的这三种噪声具有很好的滤波效果。