结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究

在采集心电信号数据的过程中,必然会涉及到肌电干扰、基线漂移和50Hz工频干扰,而使用常规系统辨识法则常常在一定程度上难以鉴定心电信号的特性.中值滤波器是一种操作简单的、高速的非线性信号滤波器,它常用于心电信号中低频去噪过程,如基线漂移.因为WTS的二进小波是一组带通滤波器,不同尺度有不同的频带,小波变换被选定用来分解原始信号,小波变系数的重建形成了消除干扰的心电信号.采用模拟实验是要确定如何进行自适应的阈值选取,适当的分解层数和小波函数.通过使用MIT/BIH数据库的心电信号,并结合计算机仿真形成的心电信号来对该方法进行检验.结论表明此算法可有效抑制心电信号中的主要噪声,满足心电波形临床分析和诊断的需求.     

平稳小波变换在膈肌肌电降噪中的应用

为了去除膈肌肌电中的心电干扰,提出了一种基于平稳小波变换的“逆向”硬阈值的降噪方法.首先,对临床的膈肌肌电信号进行平稳小波变换,根据小波系数检测QRS并确定心电干扰范围;其次,逐层估计心电周期范围的小波系数均方差,并且通过均方差计算各个心电干扰的阈值;最后,对各层心电干扰范围小波系数进行“逆向”硬阈值处理,并进行小波逆变换得到降噪后的信号.实验结果表明,该方法能够有效地去除膈肌肌电信号中的心电干扰,并且能够较好地保留膈肌肌电信号的信号特征.     

基于平稳小波变换的膈肌肌电信号降噪

为了去除膈肌肌电中的心电干扰,提出了一种基于平稳小波变换的“逆向”硬阈值的降噪方法。首先,对临床的膈肌肌电信号进行平稳小波变换,根据小波系数检测QRS并且确定心电干扰范围;其次,逐层估计心电周期范围的小波系数均方差,并且通过均方差计算各个心电干扰的阈值;最后,对各层心电干扰范围小波系数进行“逆向”硬阈值处理,并进行小波逆变换得到降噪后的信号。实验结果表明,该方法能够有效地去除膈肌肌电信号中的心电干扰,并且能够较好的保留膈肌肌电信号的信号特征。     

基于小波阈值的心电信号去噪算法

将小波阈值方法应用于心电信号的去噪处理,在对常用阈值函数理解分析的基础上提出一种改进的阈值函数,并利用Matlab对MIT-BIH数据库中的心电数据进行仿真,分别采用常用阈值函数和改进阈值函数进行硬、软阈值处理．实验表明,改进阈值函数的软阈值去噪方法能有效地滤除心电信号中主要干扰,并较好地保留了心电信号的特征信息．     

自适应小波尺度谱阈值在膈肌信号降噪的应用

膈肌肌电信号是人体微弱的生物电信号,此信号常受到心电信号的严重干扰。为了提高阈值在膈肌肌电信号降噪的准确度,提出了一种小波尺度谱阈值自适应的降噪算法。该算法先对膈肌肌电信号进行小波变换,再把小波系数转化为小波尺度谱,然后确定心电干扰位置,并且根据心电邻域小波能量自动调整阈值从而去除心电干扰。通过对膈肌肌电信号进行实验分析,并且与小波阈值方法进行对比,结果表明该方法降低了心电干扰并且保留了膈肌肌电信号的特征。     

基于小波阈值去噪的心电信号分析

研究心电信号优化问题,为去除心电信号采集过程中存在的噪声信号,抑制各种噪声干扰,提出了小波阈值去噪的心电信号去噪.以小波阈值降噪为基础,首先利用sym8小波对心电信号进行8尺度分解,再用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪.针对软阈值去噪法产生的伪吉布斯现象,采用一种新阈值函数对心电信号进行处理.通过对MIT心电数据库中...     

独立分量分析在心电信号处理中的应用

在心电信号采集过程中,混杂着各种各样的干扰信号.利用心电信号及各种干扰信号之间相互统计独立的关系,采用独立分量分析对心电信号进行处理.实验结果表明,独立分量分析方法不但将工频干扰等干扰信号成功地分离出来,而且较好地保留了原始心电信号中的细节信息.     

基于VMD和小波阈值的ECG肌电干扰去噪处理

针对现有心电信号肌电干扰去噪方法的不足,本文提出利用变分模态分解和小波阈值相结合的方法对心电信号肌电干扰进行去噪处理,该方法通过对含噪心电信号进行变分模态分解,确定信号主导模态分量与噪声主导模态分量,噪声主导模态分量的小波阈值变换和重构无噪心电信号,共四步实现对含有肌电干扰的心电信号的去噪处理。其中,通过分析研究所有模态分量中心频率的分布,确定变分模态分解的层数,多组仿真与真实含噪心电信号的相关实验表明。本文所提出的去噪方法可有效去除心电信号中的肌电干扰,且去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法和经验模式分解法。     

心电信号去噪效果的评估与分析

心电信号是人体的主要生理信号之一,通过对心电信号的分析可了解心脏的健康状态,由于心电信号属于微弱低频信号,所以在采集过程中极易受到来自人体内部和外部的噪声干扰,影响心脏疾病诊断的效果。基线漂移、工频干扰和肌电干扰是心电信号采集过程中不能忽略的噪声干扰。对心电信号的相关去噪算法的效果进行对比分析。首先将模拟理想状态下的心电信号作为原始数据,同时模拟出心电信号中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰。每种噪声干扰分别选择三种常用的去噪算法,采用信噪比、均方差和心电信号的频域特征的评估指标进行去噪效果的比较。在此基础上,提出了一种多噪声心电信号的去噪方法并给出去噪流程和效果。研究结果表明：（1）对于基线漂移、工频干扰和肌电干扰分别采用小波变换法、陷波滤波法和小波阈值法的去噪效果最好;（2）当心电信号含两种及两种以上噪声时,按照滤除基线漂移、工频干扰和肌电干扰的去噪顺序滤波效果最好。     

基于有限长脉冲响应滤波器和aTrous算法的小波心电信号去噪

微弱低频的心电信号采集中容易受到外界环境的干扰,必须先对其进行预处理才能用于心脏疾病的诊断。Mallat算法的小波分解重构法不能有效滤除心电信号中的工频和肌电干扰;小波阈值法不能有效滤除心电信号中的工频和基线漂移,重构的心电信号会产生伪吉布斯现象。针对以上情况,提出了一种基于有限长脉冲响应滤波器(FIR)和aTrous算法的小波去噪方法。该方法综合运用了50Hz陷波器、aTrous算法小波分解重构法和小波阈值法。仿真郑州大学第二附属医院和MIT-BIH心率失常数据库的心电信号表明,该方法能够有效去除心电信号中的工频和基线漂移,大幅度衰减肌电干扰,同时有效消除伪吉布斯现象。     

EMGdi signal enhancement based on ICA decomposition and wavelet transform

Diaphragmatic electromyogram (EMGdi) signal plays an important role in the diagnosis and analysis of respiratory diseases. However, EMGdi recordings are often contaminated by electrocardiographic (ECG) interference, which posing serious obstacle to traditional denoising approaches due to overlapped spectra of these signals. In this paper, a novel method based on wavelet transform and independent component analysis (ICA) is proposed to remove the ECG interference from noisy EMGdi signals. With the proposed method, the original independent components of contaminated EMGdi signal were first obtained with ICA. Then the ECG components contained were removed by a specially designed wavelet domain filter. After that, the purified independent components were reconstructed back to the original signal space by ICA to obtain clean EMGdi signals. Experimental results achieved on practical clinical data show that the proposed approach is better than several traditional methods include wavelet transform (WT), ICA, digital filter and adaptive filter in ECG interference removing.     

基于小波包变换的自适应阈值抑制窄带干扰

为了进一步提高直接序列扩频通信系统的窄带干扰抑制能力,本文实现了基于小波包变换的自适应阈值抑制窄带干扰算法。通过分析直扩信号在小波包分解后的能量分布特点,来设定自适应阈值以定位和剔除窄带干扰。解决了干扰判决阈值难以确定的问题。自适应阈值能够迅速跟踪和准确定位窄带干扰所在的子带的,并对干扰的强度变化具有自适应的特点。仿真结果表明,该阈值抑制算法使直接序列扩频通信系统的抗干扰性能得到进一步提高。     

基于形态学和小波变换的心电信号去噪算法

在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中,小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足,提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移,将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理,最后获得无噪声的ECG（心电）信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证,实现了三种主要干扰的滤除,本算法效果良好,为后续特征点的识别奠定了基础。     

基于小波分析的变压器局部放电信号去噪方法

针对电力变压器的现场局放信号往往包含干扰的问题,参阅了大量与此相关的文献,在对国内外学者所做工作进行了系统的分析研究之后,对变压器局部放电的在线监测和抗干扰措施进行了综述,提出使用小波和小波包的方法对存在多种干扰的现场信号进行去噪,并使用MATLAB7.0进行了仿真研究.仿真及实验结果证明文中提出的方法能较好地达到抑制局放信号中干扰信号的目的.小波分析具有多分辨分析的特点,在时域和频域同时具有良好的局部化特性,其理论和方法在信号处理方面能够达到较好的效果.     

Wavelet-based spectral shaping of UWB radio signal for multisystem coexistence

Although Ultra Wide Band (UWB) wireless systems supposed to coexist with other spectrally overlapping (narrowband) wireless systems, mutual interference degrades the performance of both systems. In this paper we investigate two techniques for reducing this mutual interference which do not require modification of the narrowband system. We propose to shape the spectrum of the Transmitted Reference (TR)-UWB signal using wavelet based multi-resolution technique to avoid its interference to other wireless systems. The reverse (narrowband) interference is alleviated using a notch filter at UWB receiver that could have much smaller bandwidth in this Gaussian pulse-shaped multi-resolution environment. TR simulations under AWGN and multipath channel conditions show that up to 55 dB reduction of UWB RF energy is possible at the interfering IEEE 802.11a band using the wavelet spectral shaping technique. The challenge is not to exceed the specified pulse duration while shaping the spectrum. The proposed technique does not reduce the throughput of the UWB system. It is general in the sense, it can be used for the better coexistence of any narrowband wireless system with UWB system.     

基于小波理论的缺陷检测中的噪声处理

海底管道缺陷检测中的一个重要问题是对超声数据的噪声处理。检测过程中只有剔除叠加在有效信号中的高频噪声和干扰,才能获得有用的超声信号。因此,超声波检测能否准确的关键是对信号背景噪声进行怎样的处理。本文基于小波分析技术,对三种小波滤波方法进行了比较,并通过labview软件同时运用小波技术在NI硬件上实现滤波过程,最后给出了实验图像,得到了较好的效果。     

小波变换在雷达物位计信号处理中的应用

雷达物位计信号处理的关键是去除噪声,提取有用信息.通过研究调频连续波FMCW雷达物位计工作原理及信号处理的基本算法,对比传统的采用傅里叶变换进行信号处理的方法,提出了采用小波变换来去除回波的干扰信号.实际应用结果表明,小波分析可以有效地应用于分析物位计回波信号,为提高测量精度等后续工作的开展提供稳定数据.     

小波分析在入侵检测中的应用

入侵检测在某种程度上类似于信号处理,基于此可将入侵检测过程中影响检测效果的干扰数据看成随机噪声,进而通过小波分析进行去噪处理,结果证实该方法可行。