小波熵在心电高频噪声处理和R波检测中应用

为了在滤除噪声的同时不丢失信号有用信息,将小波熵理论与小波阈值去噪方法综合起来,提出一种基于小波熵的自适应阈值去噪和R波峰值定位方法,对心电信号高频噪声不同信噪比情况做了去噪处理,并同小波熵最优阈值法做了对比分析,结果表明,本算法可以自适应地确定小波系数阈值,不需要直接处理大量的小波系数,且具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪和R波检测效果更优。最后对实测和数据库中46例数据都做了应用分析,表明本算法具有快速性、有效性和稳定性的特点。     

脉搏波信号预处理方法研究

为克服脉搏波信号采集时受到的高频噪声干扰和低频噪声干扰,脉搏波信号的预处理成为心脉信号处理中的关键环节。使用零相位滤波法处理脉搏波信号,改善传统数字滤波器直接滤波的输出失真问题;通过建立评价参数,对去除高频噪声的数字滤波器和小波阈值滤波器的滤波效果进行评价,获得最佳滤波方法;对比常用去基线漂移方法在处理脉搏波信号时的特点,获得最佳去基线漂移算法。使用新研发的脉搏波采集手环采集多名受试者的脉搏波原始信息,将采集到的信号按上述方法去噪和去基线漂移后,实现脉搏波信号的预处理过程。实验结果表明,采用sym4小波基、固定阈值、软阈值函数等小波阈值去噪方法去除高频噪声并使用三次样条插值拟合曲线去除基线漂移后,所获得的脉搏波信号平滑无毛刺,每个周期起始点和终点都在同一水平基线上,满足后续脉搏波信号的医学分析和疾病诊断需要。     

一种新的SAR图像快速自适应去斑算法

针对SAR图像斑点噪声的滤除,提出了一种新的基于Countourlet变换的快速自适应性噪声去除方法。鉴于SAR图像的Countourlet系数主要取决于斑点噪声和信号腐化,且呈现出很强的非高斯分布特性,据此,首先建立了SAR图像Countourlet系数的高斯混合分布解析模型;然后用每个系数的邻域系数通过估计其去斑收缩因子来实现系数的自适应收缩;最后对Lee滤波、Foster滤波、Gamma滤波、小波、Curvelet和Contourlet变换的去斑性能进行了比较分析。实验结果表明,该新方法在保留细节和锐化图像的同时,能强有力地抑制斑点噪声。     

基于空域相关滤波的一种新的小波降噪算法*

由于信号与噪声在小波域具有不同的表现,空域相关滤波算法通过取相邻尺度的小波系数相乘进行相关运算,使得在保留信号细节的同时而抑制噪声。但空域相关滤波算法没有明确给出在每层尺度上提取信号细节的次数。论文主要针对此缺点,提出一种新的算法。通过构造损失函数,使得当损失函数最小时,确定出最佳的降噪信号。仿真计算表明该算法取得了较好效果。     

改进离散平稳小波变换在压力信号消噪中的应用

提出基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法,并将该方法应用于压力信号消噪,取得了优于传统小波消噪的效果。方法利用平稳小波的冗余特性,解决了传统二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的不足,同时将尺度系数的噪声与各层噪声强度不同纳入分析。利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪。将该方法应用于压力信号消噪,并与传统离散二进小波进行比较,证明了方法的可行性和有效性。     

小波变换在色谱信号滤波中的应用研究

本文通过对工业气相色谱分析仪器信号进行分析，并比较几种数字滤波方法，采用了小波变换对色谱信号进行滤波。文中利用空域相关法，根据给定信号较准确地估计出噪声方差，从而自适应地实现信号的滤波，实验证明滤波效果较好。     

脉搏波信号中存在的噪声干扰分析及降噪方式研究

光电容积脉搏波可以实现人体生理参数的无创检测,由于脉搏信号微弱,且易受外界噪声干扰,为降低脉搏信号中的噪声干扰,通过信号特征分析了解干扰来源,对于主要的高频噪声及基线漂移提出有效的降噪方法;通过脉搏传感器采集真实的信号数据,进行滤波预处理实验,获得准确的脉搏波信号。实验结果显示,该方法可以有效降低脉搏波信号中存在的噪声干扰,同时有利于人体生理信号的便携式无创检测设备的开发。     

飞行数据改进中值滤波和自适应小波降噪

研究飞行数据预处理时提高数据质量问题.针对飞行数据易受噪声干扰,提出了改进中值滤波和自适应小波阈值降噪的降噪算法.首先以改进的中值滤波算法对飞行数据进行处理以剔除野值;然后对剔除野值后的飞行数据进行小波分解,根据各层小波系数的噪声自相关函数确定最佳小波分解层数;最后设计了新的自适应阈值函数,对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据.采用仿真数据和飞行数据进行实验,结果表明,改进方法取得了良好的降噪效果,改善了数据质量,证明算法有效性.     

基于自适应仿生小波变换的语音增强方法

分析自适应滤波和小波滤波的原理与方法,提出一种基于自适应仿生小波变换的语音增强方法.该方法首先用仿生小波变换对含噪语音信号进行小波分解,这样可以保证对信号频率和幅值的听觉特性,然后将经仿生小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入.通过选用自适应滤波器的最小二乘算法(RLS)从而实现信噪分离的最佳滤波,以保证去除信号中的相关噪声.实验结果表明,该方法对语音信号有显著的增强效果,能实现语音信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.     

一种时间自适应阈值的小波包改进语音增强算法

针对传统小波语音增强算法存在过度周值处理的问题,提出一种改进的时间自适应阈值小波包去噪算法.该方法采用听觉感知小波包对噪声语音进行分解,得到小波包听觉感知节点上的系数,并基于语音存在概率估计按帧自动调节去噪周值,因改进的闲值能更好地避免语音小波包系数被过度阈值处理的情况,从而在抑制噪声的同时保留了更多的原始语音成分,进一步提高了降噪效果,实验结果表明,该算法比常规小波自适应闻值算法能得到更清晰的语音增强信号.