基于提升小波的心电信号P、T波检测快速算法

为解决心电信号中P、T波信号复杂、微弱、识别难度大及识别算法执行效率低且易失效的问题,在分析提升小波算法原理的基础上,利用提升小波对信号进行时-频域分析执行速度快的特性,提出了将提升小波变换与差分运算相结合,构造利用提升小波对心电信号去噪,在重构相应层次的低频信号中利用差分法对P、T波进行识别的复合算法,并提出了一种适应心电信号个体差异和异常心电信号变化的跟随阈值函数。结果表明,提出算法比传统小波识别方法准确率高,且算法执行的速度至少提高一倍,更适合于硬件实现。     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法。该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,尺波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值。该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT—BIH数据库中典型14条ECG（Electrocardiogram）信号进行QRS波检测实验。数据表明,该算法对正常心电和非正常心电的检出率达到99．98％,具有较高的实用价值。     

一种有效的小波-Wiener滤波去噪算法

把Wiener 滤波和小波变换结合起来,提出了一种小波-Wiener 滤波去噪算法. 仿真结果表明,利用该算法去噪后的图像主观质量和峰值信噪比比Wiener 滤波去噪和小波变换门限去噪后的图像都要好.     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题，研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入，然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法，有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

基于小波和小波包的脉搏波处理

在脉象信号中,随机噪声严重影响有效信号的特征提取,必须进行消噪处理.通过分析小波变换和小波包的算法原理,用小波变换和小波包对脉搏波进行去噪处理.仿真结果表明,小波包算法具有良好的去噪性能,消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法.     

一种新的MEMS陀螺仪信号去噪方法

为提高MEMS陀螺仪输出信号的去噪效果,将稀疏分解(sparse decomposition)与提升小波变换(lifting wavelet transform)相结合,提出了一种新的信号去噪方法.首先,建立MEMS陀螺带噪信号的误差模型,并利用小波提升正变换计算带噪信号的非稀疏的小波系数;然后,利用稀疏分解理论恢复小波系数的稀疏性;最后,再通过小波提升反变换重构信号,从而达到去噪的目的.考虑到梯度投影(gradient projection)算法具有全局最优解,运算效率更高,将梯度投影思想引入恢复信号稀疏性的过程中,提出了基于梯度投影的稀疏分解算法,给出了利用梯度投影算法进行信号系数分解的具体步骤,大大简化了计算复杂度,同时提升了算法的稳定性.为验证所提方法的性能,进行了MEMS陀螺信号去噪的静态实验和跑车实验.实验结果表明,此种方法在动静态条件下都可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,尤其是在静态条件下的去噪效果要优于小波阈值滤波方法.同时采用的梯度投影算法相比于正交匹配追踪算法和基追踪算法具有更高的运算效率.     

结合波原子和Cycle Spinning的图像去噪

结合波原子变换和Cycle Spinning 的优点,提出一种新的图像去噪算法．由于波原子变换缺乏平移不变性,直接进行系数阈值去噪会在去噪图像边缘产生伪吉普斯现象,导致图像的失真．该算法引入Cycle Spinning技术有效抑制这种视觉失真,对原始含噪图像进行波原子硬阈值去噪．实验结果表明,与单一波原子变换、小波Cycle Spinning方法相比,新算法能够在去除噪声的同时保留边缘,有效抑制了传统去噪方法的伪吉普斯现象,视觉效果也能得到较好的改善．对强噪声级的图像,这种优势更为明显．     

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.     

基于小波变换的静音与语音分割新算法

含噪语音信号的静音与语音分割，即端点检测问题是语音识别至关重要 的一步，为了提高语音分割对环境的适应性，提出了一种利用小波变换分割含噪语音信号中静音与语音的新算法，该算法首先将语音信号进行小波变换，利用小波系数去噪，然后选择小波部分子带跟踪信号的能量变化以分割语音与静音，仿真实验表明该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

基于分形理论的QRS波的分类

研究一种计算QRS波分形维数的方法，首先利用小波分析的方法对受噪声干扰的ECG进行消噪处理，然后，根据有病ECG与正常ECG之间QRS波的分形维数不同的原理，来区分不同种类的ECG信号，对实验结果进行了分析。     

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。     

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。     

心电信号在线数据知识化辅助诊断算法研究

针对心电监护与诊断过程中数据量大、准确性和快速性要求高的特点，提出了一套基于数据知识化的心电辅助诊断算法.该套算法包括数据识别、冗余处理、转换和提取过程，利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点，检测QRS波、P波、T波，提高了特征检测的准确性；利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点，对QRS进行波形分类；算法结合了单独一搏诊断和串诊断以及多参数综合分析.采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据和心电专家确诊的心律失常数据文件对该算法进行了评估，检出率都在95％以上，表明该套算法对部分心律失常可以进行有效分析.     

平稳小波变换和新阈值函数用于心电信号去噪

心电信号采集过程中容易受到基线漂移、工频和肌电等噪声的干扰.为了提高心电信号的信噪比,结合平稳小波变换,在使用小波阈值去噪法去燥过程中,提出一种有别于常用软硬阈值函数的新的阈值函数.通过分析实测数据验证新阈值函数,结果表明,该方法更加有效地抑制了心电信号中混入的基线漂移、工频和肌电噪声,且较好地保留了原始心电信号的特征.     

压缩感知的高分辨率天文图像去噪

为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.     

心电信号QRS波群检测算法研究

心电信号特征参数的提取和识别是心电图分析和诊断的基础．在心电信号的分析中,快速准确地检出QRS波群非常重要,它是计算相关参数和诊断的前提．该文对QRS波群的检测算法进行了研究,对传统差分阈值法在R波检测中存在的一些问题加以改进,将正向和倒置R波分开检测,提出了在自适应差分阈值法检测正向R波的基础上,用幅值基线比较法检测倒置R波的检测方法．在Q、S波检测方面,文章以差分法为基础,给出了Q、S波定位的一种简便易行的方法．利用美国麻省理工学院的MIT—BIH心电数据库和临床实测数据对以上方法进行验证,QRS波群的检出率高达99．4％以上．实验结果表明,该方法简单有效、准确率高,适于实际应用。