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.     

基于平稳小波变换的心电信号噪声消除方法

本文针对小波空间适应法在心电信号消噪中的缺陷,提出一种利用平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform)的心电信号消噪方法,对受噪声污染的心电信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节信号中噪声的均方差σ_j,选取各层阈值σ_j 2lnn (n为细节信号长度),对平稳小波变换的各层细节信号进行分别阈值处理,然后进行小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和恢复的目的.这种方法可以很好的抑制小波空间适应法消噪出现的Gibbs现象,较好地保持了心电信号的几何特征.     

基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,该文提出了基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法。该方法先对肌电信号进行小波分解;其次,根据小波系数的奇异性,利用信号与噪声模极大值在小波尺度上的不同变化特性,分离出信号与噪声;再次,用Hermite插值法重构小波系数;最后从重构的小波系数恢复成去噪后的信号。实验结果表明,Hermite插值的小波模极大值重构能有效地去除噪声,提高信噪比,且保留了肌电信号的细节信息,为肌电信号的特征提取和模式识别创造了良好的条件。     

基于形态滤波的心电信号基线矫正算法

基线矫正是心电(ECG)信号预处理中的一个重要步骤.本文提出了一个基于形态滤波的ECG信号基线矫正算法.首先,对原始输入ECG信号进行基于相同结构元素的形态开闭-闭开滤波,抑制其中的QRS波群;然后,采用两个不同宽度的结构元素,对去除QRS波群后的ECG信号进行广义形态开-闭滤波,分离出基线漂移信号;最后,用原始ECG信号减去估计出的基漂信号,得到经过基线矫正的ECG信号.仿真实验与实际应用结果表明,本文方法不仅可以有效去除ECG信号中的基漂干扰,而且较好地保持了ECG信号的原有特征形态,处理效果明显优于以往算法.     

小波变换算法在脉冲激光测距中的应用

从原理上分析了小波变换算法检测信号奇异点的可行性,介绍了Mallat算法及其改进、小波基的选取等内容,并给出了算法的实现步骤,还通过实验现象和数据分析证明,该算法可应用于高精度脉冲激光测距中.     

基于正交小波变换的瞬变步长LMS自适应滤波算法

本文在滑动准最小均方误差瞬变步长LMS（SPLMS）算法基础上提一种基于正交小波变换的瞬变步长LMS（WTSPLMS）的改进自适应滤波算法,该算法较好地利用了正交小波具有良好的时频局部化的特性,使之除具有SPLMS算法的优点外,还具有更高的起始收剑速率,更小的权失调噪声,更大的抑噪能力,计算机仿真效果较好,支持了理论分析。     

基于小波变换的空域相关法在肌电信号中的应用

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,并保留信号的细节,提出了基于小波变换空域相关法的肌电信号消噪方法.文章首先对小波变换和空域相关滤波的基本理论进行了简要的概述,其次就空域相关滤波用于肌电信号的消噪过程进行了详细的分析.通过肌电信号的小波分解,用空域相关法分离信号与噪声,并给出了一种针对肌电信号各层噪声能量阈值的估计算法.实验结果表明,空域相关滤波较好的保留了肌电信号的边缘特征,为肌电信号的特征提取创造了良好的条件.     

小波变换模极大值域的一种自动滤波算法的实现

本文给出一种对小波变换模极大值进行自动滤波的算法.该算法可以自动寻找不同尺度之间对应同一边缘的模极大值,以实现非人工干预下的自动检测和去噪;并为采用小波变换模极大值法对边缘进行实时检测提供了可能性.     

基于小波变换的脑电信号噪声消除方法

本文探讨了基于正交小波变换的脑电（ＥＥＧ）信号分析方法,并利用小波变换对脑电中瞬态脉冲干扰进行检测和消除。实验结果表明,在对脑电信号进行分析和处理方面,小波变换较之传统傅立叶变换方法具有明显的优点。     

小波变换域滤波方法在电磁生物医学成像中的应用

电磁生物医学成像信号是一种非平稳信号,传统滤波方法全造成信号重要信息的损失。小波变换局部极大值滤波方法利用信号与噪声不同的尺度变化特性来区分信号与噪声,将噪声从信号中分离出来。小波变换局部极大值描述是信号的一种稳定的、近似的描述,可以利用交替投影算法从小波变换局部极大值描述来重构信号。ａｄｈｏｃ算法是寻找小波变换对数模极大线的一种有效算法,在此基础上,提出模极大值漂移抑制方法,对生物医学成人像仿真     

小波变换与自适应滤波在脑电信号消噪中的应用

提出了基于AR(自回归)模型的小波变换与LMS(最小均方)自适应滤波相结合的脑电信号分析方法,并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰。实验结果表明,利用小波变换与自适应滤波相结合能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

一种基于小波变换的脑电信号处理的新方法

文章提出一种利用小波变换对脑电信号瞬态提取的新方法。实验表明基于小波变换的脑电信号瞬态检测法能方便而有效地完成瞬态波形的检测与参数提取。     

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。     

小波变换在心电信号处理中的应用

在心脏病诊断过程中,心电信号的检测是重要的环节,然而心电信号的噪声很强,为了能够较好地滤除信号中的噪声,对信号的特点进行准确标定,利用基于小波变换的阈值去噪算法和基于小波的模极大值-极小值的算法进行心电信号的处理.采用MIT/BIH中的数据进行仿真调试验证,实验结果表明,被引入的几种噪声能被很好地去除,而且心电信号能较完整地保留下来,特征点能被准确地检测到,从而提高了诊断心脏等疾病的诊断效率.     

基于LabVIEW的心电信号插值算法分析

为了在LabVIEW平台下更方便的处理非均匀采样的心电信号,文中研究了心电信号的时域和频域插值算法。首先采用了拉格朗日插值法、牛顿插值法、埃尔米特插值法和三次样条插值法等四种时域插值方法,从算法精度、内存消耗和时间消耗三个方面做比较,得出埃尔米特插值法最为合适。最后又提出一种频域插值法:补零傅里叶频域插值法,来弥补原始心电信号频域分辨率不足的缺点。     

重构小波系数的分段三次样条插值新算法

利用小波变换模极大值原理对信号去噪之后,如何由保留下来的模极大值点恢复出满意的重构信号,是一个重要课题.本文首先分析模极大值与小波系数之间的内在关系,提出了模极大值实际上是小波系数在特定意义下的离散采样;然后给出了一种对模极大值进行预处理的方法,由此得到了一组新的伪模极大值序列;利用这组伪模极大值序列,提出了一种新的重构小波系数的分段三次样条插值(PCSI)新算法,该算法程序简单,易实现,克服了交替投影(AP)法计算量大、程序复杂等缺点;最后给出一个应用实例,实验结果表明,与经典的交替投影法相比,本文提出的PCSI算法可获得更高的重构信号信噪比增益和更小的相对均方误差,它是一种实际、有效的算法.     

基于小波变换的目标检测关键算法研究

图像去噪和边缘检测都是目标检测中至关重要的过程。结合半软阈值法和比例萎缩法,提出了一种改进的小波局部自适应阈值图像去噪算法,给出了一种高斯小波模极大值算法进行图像边缘检测。实验证明,去噪算法优于传统的半软阈值算法,较好地保留了图像的细节信息。边缘检测算法与经典的Canny算子相比得到了更多细节信息,使图像变的更真实。     

基于小波变换的红外图像滤波

为了提高红外图像的质量,对图像的滤波与增强是必需的,基于小波变换的滤波方法可以在一定程度上将噪声和图像细节分离,从而在基本不损失细节的情况下将噪声滤除.简要介绍了小波、小波变换、小波逆变换、离散二维小波变换和离散二维小波逆变换的基本概念.重点论述了小波变换的实现方法和小波滤波的实现方法.最后通过不同滤波方案的对比说明了基于小波变换的滤波方案的优越性.     

基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法

为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。     

基于小波包变换的表面肌电信号模式识别

采用小波包变换的方法对表面肌电信号sEMG进行了多尺度分解,并提取小波包分解系数的能量值构建特征矢量,采用四种方法设计多类最小二乘支持向量机（LS-SVM）分类器,对8种表面肌电信号进行了模式分类。实验结果表明,采用四种多类分类方法的LS-SVM分类器对8种表面肌电信号的平均识别率在90%以上,LS-SVM分类准确率明显优于传统的RBF神经网络分类器。