基于HHT的心电信号滤波算法的研究

针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性.     

小波变换在心电信号处理及特征提取中的应用

首先利用小波变换方法,滤除心电信号中各种干扰,包括工频干扰、肌电干扰和基线漂移等.再用基于haar的连续小波变换方法对R波峰值进行特征提取.然后根据医生的临床经验需要,提出了一种交互式提取ST段的方案.最后对心电信号发生器产生的心电信号进行实验,实验结果表明:用连续小波变换方法对R波峰值进行定位准确度可达到99.84%,用交互式方法对ST段特征点的定位比较准确,采用小波变换方法滤波对低频基漂也有较好的滤波效果,能克服信号-噪声频带重叠.     

基于改进小波阈值法的平移不变心电信号去噪

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号,而常用的小波阈值法在心电信号去噪中存在缺陷,为此在小波阈值法的基础上进行改进,得到新的阈值去噪方法,该方法能够较好保护心电信号特征,有效保持各种心电波形的幅度,并在一定程度上有效抑制脉冲噪声.此外,由于传统小波阈值法去噪都是基于离散小波变换进行的,所以在幅度较小的Q,S波处会产生Pseudo-Gibbs现象,而文中以改进的小波阈值法为基础对心电信号进行平移不变的去噪处理,有效地克服了这个问题.利用美国麻省理工学院的MIT-BIH心电数据库对以上方法进行验证,取得了良好的去噪效果.实验结果表明,所提出的算法与传统的小波阈值法比起来能够更好的保持心电信号的几何特征,且具有更高的信噪比.     

心电信号的小波变换处理算法及仿真

为了有效去除心电信号中的干扰噪声,对信号特征点进行准确标定,采用小波变换的阈值去噪算法和时域峰值定位算法进行心电信号处理.利用bior3.7小波按照Mallat算法对ECG信号进行分解,结合软硬阈值与小波重构的算法对信号进行去噪处理,给出了小波变换与时域峰值定位结合的算法检测各特征点.仿真结果表明小波阈值算法能有效去除心电信号中的干扰噪声,保留心电信号的有效信息,基于小波变换的时域峰值定位算法能准确检测出心电信号中的特征点.     

基于小波变换的心电信号噪声处理

以小波变换的多分辨率分析为基础，通过对体表心电信号(ECG)及其噪声的分析，对ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声，设计了不同的小波消噪算法；并利用MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号和程序模拟所产生的ECG信号，分别对算法进行了仿真与实验验证。结果表明，算法能有效地滤除ECG信号检测中串入的几类主要噪声，失真度很小，可满足临床分析与诊断对ECG波形的要求。     

膈肌肌电信号中心电干扰去除技术的一种方法

本文基于小波信号分解与重建理论和自适应滤波技术相结合的方法,以去除膈肌肌电信号中的心电干扰. 首先,采用小波分解把肌电信号中包含心电干扰的低频段分离出来,这部分信号经过自适应滤波处理后压低膈肌肌电信号,突出心电信号,然后从肌电信号中减去通过自适应滤波得到的心电噪声,再与处理后的细节进行小波的信号重建,得到心电干扰较少的EMGdi信号. 通过对真实的临床医学数据处理,并与常用的高通滤波方法作比较,结果表明,本文所提方法的输出信号的信噪比明显提高,对比处理前后信号的功率谱发现处理后的信号的频谱明显向高频移动,表明该方法取得了较好的去噪效果.     

基于EMD和Hilbert变换的心电信号去噪方法

基于经验模态分解(EMD)和Hilbert变换理论,提出一种心电信号(ECG)去噪方法.经验模态分解法将任意信号分解为一组固有模态函数IMF,对于非白噪声层IMF的阈值选取,针对传统阈值去噪方法存在较大偏差的问题,提出利用各层IMF的平均频率和能量密度乘积来确定非白噪声层IMF的噪声水平.介绍了白噪声层IMF的检验方法,并给出了利用该方法以及小波阈值去噪方法对心电信号进行去噪处理的实验结果.     

一种滤除心电信号50Hz工频干扰的算法

心电信号在采集、转换以及传输的过程中,因为受到设备、环境以及人体因素的影响,所采集到的心电信号常常伴有干扰,其中50 Hz工频干扰是影响心电信号识别的一个重要因素。在Levkov滤波的基础上,结合基于小波变换的QRS检测函数,对心电信号中工频干扰进行滤除。经过实验,该算法行之有效并且取得了较好的滤波效果。     

小波和小波包变换在心电信号去噪中的应用

小波（包）变换软阈值去噪方法具有非线性和自适应性,特别适合非平稳微弱的生物医学信号的去噪,而心电信号恰具有该特征。利用MIT／BIH数据库中没有噪声的胎儿心电的信号作为有用信号并混合高斯自噪声作为干扰来验证小波（包）软阈值去噪的效果。验证结果表明小波（包）软阈值算法去噪效果很好,能有效去除干扰。     

波和小波包变换在心电信号去噪中的应用

小波(包)变换软阈值去噪方法具有非线性和自适应性,特别适合非平稳微弱的生物医学信号的去噪,而心电信号恰具有该特征。利用MIT/BIH数据库中没有噪声的胎儿心电的信号作为有用信号并混合高斯白噪声作为干扰来验证小波(包)软阈值去噪的效果。验证结果表明小波(包)软阈值算法去噪效果很好,能有效去除干扰。     

基于小波分形理论的工程车辆时域载荷信号降噪方法

分析了工程车辆传动系零部件的时域载荷信号的噪声特点,提出了一种基于小波和分形理论的信号降噪方法。采用小波方法对实测的时域载荷信号进行了三尺度分解,计算了分解后的各层信号的关联维数,依据关联维数的变化规律判断是否存在噪声。以轮式装载机传动法兰的实测载荷信号为例进行了降噪应用研究。结果表明,提出的小波分形联合降噪方法可以根据信号不同频率段内含有的噪声特点进行降噪处理,解决了在小波阈值降噪中如何有效选择阈值的问题。     

基于小波多分辨分析的阈值去噪

简述了基于多分辨分析原理的小波阈值去噪的基本方法,并介绍了几种阈限和选取阈值的规则.利用小波阈值去噪良好的时频局部化特性滤去信号中大量的背景噪声.通过模拟实验得到了良好的效果,说明小波阈值去噪方法适合于信号去噪.     

基于小波变换的内燃机瞬时转速信号的分析

使用非线性离散序列的小波变换 (DTWT)对同时存在高频噪声和高斯白噪声的内燃机瞬时转速信号进行去噪 .通过对此信号进行频谱分布的分析 ,用Donoho的阈值去噪法去除高斯白噪声之后 ,根据小波变换的多分辨率思想 ,提出了仅使用小波变换的尺度系数进行小波反变换来去除高频噪声 ,然后运用小波反变换来恢复内燃机瞬时转速信号的方法 .实验结果表明 ,此方法能够较精确的去除噪声 ,恢复内燃机瞬时转速信号 .     

小波阈值降噪在岸桥小车轨道振动信号处理中的应用

针对测量时振动信号易受噪声干扰的特点,采用小波降噪法对原始信号进行降噪处理。小波具有“变焦距”、较好的时频局部分析能力等特性,适合非平稳信号振动噪声处理。分别通过小波阈值降噪法对仿真信号并口岸桥小车轨道铰点振动信号进行降噪处理。试验表明,小波阈值降噪法能够较好的消除噪声,能有效提高信噪比、降低均方误差,为进一步分析振动信号奠定了基础。