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基于形态小波的QRS波检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
赵志华 《计算机工程与应用》2007,43(13):236-238
根据心电信号中QRS波群的特点,提出了一种基于小波变换和数学形态学相结合的形态小波检测算法。小波变换方法对突变信号在时频域都具有优异的辨识能力及“可变焦距”的优良特性;数学形态学是基于信号局部特征的,能够在时域上提取信号的峰谷信息。将这两种方法结合起来,利用MIT/BIH心电数据库进行验证,QRS波群的检出率高达99.84%。 相似文献
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心电信号的小波变换识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文把小波变换应用于心电信号的识别。探讨了伸缩尺度和伪频率(译自pseudo-frequency)之间的关系;利用二进双正交样条小波对室扑信号按Mallat算法进行小波分解;提出了心室扑动和心室颤动信号的小波变换识别方法。 相似文献
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基于小波变换与形态学的一种边界叠图像的拼接算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对噪声环境下的图像拼接问题,本文给出了一种基于小波变换与数学形态学的方法。该方法首先是通过小波变换的多尺度分析提取出不同边缘方向的边缘图像,然后将其混合,利用形态学方法寻找可能的拼接物再进行拼接。 相似文献
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论文应用小波变换的Mallat算法从一路带噪心电信号构造了另两路观察信号,从而满足独立元分析要求的观测信号向量维数不小于独立信号向量维数的条件;在此基础上,采用FastICA算法对三路心电信号进行独立元分解,分离效果理想。 相似文献
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心电信号的Lipschitz指数与基于小波变换的去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
心电信号是对人类心脏的生理和病理过程进行无创检测最主要的手段,是近年来信号处理领域的一个研究热点。本文在概述小变换理论的基础上,首先通过实验计算测定了心电信号的Lipschitz指数,然后基于小波变换下奇异信号民随机噪声尺度空间中的不同特性设计了一种去噪算法。 相似文献
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针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace算子锐化融合后的图像,得到最终的边缘检测结果。实验结果表明,该融合算法在抑制噪声的同时显示较多的图像细节,检测的图像边缘连续且准确。 相似文献
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在给出基于小波变换图像融合算法的基础上,为了增强图像的质量,提高图像分辨率,提出一种基于数学形态学的小波变换图像融合算法。对读入的图像进行小波变换分解,将分解后的高低频系数用一个扩展矩阵进行存储。在低频分量系数选择中,采用数学形态学方法进行边缘检测,得到边缘图像后,对边缘图像中的尺度系数采用加权平均法进行融合。在选择高频系数时,基于绝对值最大的原则。对多组图像进行实验,实验结果表明,该算法优于传统的融合算法,有效提高了图像的分辨率。 相似文献
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将Marr小波变换和非线性能量算子相结合实现了心电信号的R波检测,心电信号的Marr小波分解信号很好地抑制了各种噪声干扰,结合非线性能量算子运算可突出了QRS波的特征点,使得阈值检测便于实施,利用修正策略提高了R波检测率,经MIT/BIH标准心律失常数据库验证,R波的检测率可达到99.7%,该方法对于心电信号的自动分析系统具有应用价值。 相似文献
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利用数学形态学与提升小波变换相结合的方法对心电信号进行分析处理。先用数学形态方法对心电信号进行滤波预处理,可以有效地去除高频白噪声与低频的基线飘移,再利用提升小波变换对处理后的心电信号进行多分辨分析,得出各层逼近信号与细节信号,并在此基础上结合不应期、自适应阈值和回溯检漏等方法,提出了一种动态的R波检测算法,使得QRS波群的检出率达到99.89%。 相似文献
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随着智能交通技术的发展,车牌识别系统已成为其中的一个重要环节,一般来说,车牌识别系统分为车牌定位、字符分割和字符识别三个部分。车牌定位作为字符切分和字符识别的前提,在车牌识别中起着关键的作用。在前人研究的基础上提出了一种基于小波变换域和数学形态法相结合的定位方法。首先利用小波变换后垂直细节图像的水平投影进行行定位,然后再对候选区域进行垂直投影,结合车牌自身的特点去除伪车牌区域,最后结合数学形态学知识实现车牌的精确定位。实验证明,该方法在背景较为复杂或存在干扰的情况下具有很好的效果。 相似文献
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随着将智能车辆适用环境拓展到乡村道路、荒漠、越野环境等非结构道路,机器视觉导航的难度进一步加大,成为当今人们研究的重点。文章针对智能车辆行驶的复杂道路环境提出一种新的道路检测与识别的算法。该算法采用了遗传算法对道路图像进行分割,并在此基础上对已分割图像进行数学形态学处理,然后利用canny算子进行道路边缘检测,最终得到准确清晰的道路边界信息。实验结果表明,该方法可以有效地分割出道路区域,对多种复杂路况具有良好的适应性。 相似文献
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基于小波形态学的文本自动检测 总被引:1,自引:0,他引:1
视频数据中的文本能提供重要的语义信息。论文针对视频中的文本分割问题,提出一种分割方法,用具有良好时频局部和变尺度特性的小波分析方法,提取出纹理清晰、具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图象,然后,用数学形态学的方法对提取出的细节图象进行进一步的形态运算,消除无用的信息,得到最终的文本目标区域。实验表明该方法简单有效,适合于背景较复杂的文本分割。 相似文献