基于小波变换的心电信号综合检测算法研究

目前小波分析已经用于心电信号（ECG）的R波峰点检测,但是对QRS波群的具体形态和起止点位置的检测研究较少,P波和T波的分析也是心电图计算机自动分析的难点.为解决心电信号各波形成分的综合检测问题,基于小波变换技术构建一系列检测方法、检测准则和阈值参数,检测和识别QRS波群、P波、T波的具体形态和位置.实验结果表明,所提出的综合检测算法具有较好的鲁棒性,能够较好地抑止或消除基线漂移、高频干扰等外部因素,以及大T波、大S波、高U波、波形融合等自身病态因素对波形综合检测产生的影响.     

心电信号的小波变换识别方法

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。     

心电信号的Lipschitz指数与基于小波变换的去噪算法

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。     

心电信号的小波阈值去噪算法研究

本文采用基于小波变换的阈值去噪方法对心电信号进行了去噪处理.给出了基小波、分解尺度、阈值的具体选择方法,在比较采用不同的基小波进行阈值处理方法的基础上.给出了采用coif4小波进行局部自适应软阈值处理的改进算法.实验结果表明,采用该算法降噪后信号的信噪比为34.019dB,将原含噪信号的信噪比提高21.879dB,去噪效果较好.     

基于小波变换的心电采集分析系统设计与实现

针对心电信号微弱和非平稳的特点,采用Ag/AgCl表面心电电极拾取心电信号,设计了心电信号预处理电路,并在LABVIEW环境下开发了心电信号小波滤波与心电波群检测应用程序;在LabVIEW程序设计过程中采用正交小波变换去除心电的基线漂移,再用非抽样小波变换去除心电信号中的噪声,最后用多尺度小波变换检测心电信号中的心电波群点位;经过实验表明,系统不仅能够有效的采集心电信号,消除信号中的基线漂移和噪声,并且还能找到心电倌号中重要的点位。     

基于小波变换的心电信号阈值去噪算法研究

心脏病是威胁人类健康的病症之一,发病率一直居高不下。但纯净的心电信号不容易得到,心电信号中总有各种噪声。对心电信号的去噪研究逐渐成为人们研究的热点。由于传统傅里叶去噪的局限性,近年来逐渐兴起的小波分析逐渐成为人们去噪研究的重点。通过对前人工作的总结和分析,提出了一种新的阈值去噪的方法,既克服了软硬阈值函数的缺点,同时又能在它们之间进行灵活选择,并最终通过实验模拟达到了理想的去噪效果,证明该算法比传统的方法更能得到纯净的心电信号。     

胎儿心电信号提取算法研究

本文首先建立了心电信号模型,然后分别采用了最小均方(LMS)算法和小波变换模极大值算法,从腹部混和信号中提取胎儿心电信号,仿真结果表明基于小波变换模极大值提取胎儿信号时,其性能明显优于LMS算法,具有收敛速度快,在低信噪比下仍然适用的特点.     

基于小波变换的脑电瞬态信号检测

在脑电（ＥＥＧ）信号分析与处理过程中,瞬态信号的检测和定位具有非常重要的实际意义,传统的瞬态脉冲检测方法是匹配滤波,但匹配波滤需要有关瞬态信号的先验知识,因而在实际应用中受一定的限制,本文用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰,实验结果表是有,在缺乏先验知识的条件下,小波变换能有效检测出脑电信号中短时,低能量的瞬态脉冲。     

基于小波变换的心电信号降噪处理

实测的心电信号不可避免地存在一些强干扰和噪声,为了实现准确地提取反映心电信号的特征信息,该文应用一维离散小波变换实现了对心电信号的降噪处理。实验研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为心电信号特征信息的提取奠定了理论基础。     

基于经验小波变换的BCG信号提取方法研究

为解决非接触式睡眠监测系统中呼吸和心跳信号的有效分离和准确提取问题,采用经验小波变换手段,根据信号频谱特征利用尺度空间变换实现频域的自适应划分,然后依据频谱划分的边界构造正交小波滤波器组,实现了从所获取的混合压力信号中有效提取出心冲击和呼吸信号等单模态分量。初步实验结果表明,与常规滤波方法相比,该方法具有较高的自适应性...     

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。     

自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用

采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。     

基于形态学的ECG小波自适应去噪算法

为了消除心电信号中的噪声,提高心电监护仪的性能和计算机自动诊断效率,已经提出了多种方法来消除这些噪声.针对常规的ECG信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法.该算法利用线性组合形态学滤波器去除基线漂移信号,然后对处理后无基漂的信号送入小波自适应滤波器,选取合适的阚值对其进行二次滤波去噪,最后得到无噪声的ECG信号.实验结果表明,该算法是一种有效的去噪算法.     

改进小波阈值算法在心电信号去噪中的应用

心电信号（ECG）在采集的过程中总是参杂着各种噪声,可利用小波变换基本原理和方法进行去噪处理。对小波多分辨率理论进行研究后,在分析Donoho的软、硬阈值去噪法的基础上,提出一种改进阈值函数量化方法,改进阈值函数能克服软、硬阈值存在的缺陷,运用MIT-BIH心电数据库进行验证,并对ECG 信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较。实验表明,改进阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪方法。     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。该方法有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

A low-complexity ECG processing algorithm based on the Haar wavelet transform for portable health-care devices

This paper presents a simple Electrocardiogram （ECG） processing algorithm for portable healthcare devices. This algorithm consists of the Haar wavelet transform （HWT）, the modulus maxima pair detection （MMPD） and the peak position modification （PPM）. To lessen the computational complexity, a novel no multiplier structure is introduced to implement HWT. In the MMPD, the HWT coefficient at scale 24 is processed to find candidate peak positions of ECG. The PPM is designed to correct the time shift in digital process and accurately determine the location of peaks. Some new methods are proposed to improve anti-jamming per- formance in MMPD and PPM. Evaluated by the MIT-BIH arrhythmia database, the sensitivity （Se） of QRS detection is 99.53% and the positive prediction （Pr） of QRS detection is 99.70%. The QT database is chosen to fully validate this algorithm in complete delineation of ECG waveform. The mean # and standard deviation cr between test results and annotations are calculated. Most of a satisfies the CSE limits which indicates that the results are stable and reliable. A detailed and rigorous computational complexity analysis is presented in this paper. The number of arithmetic operations in N input samples is chosen as the criterion of complexity. Without any multiplication operations, the number of addition operations is only about 16.33N. This algorithm achieves high detection accuracy and the lower computational complexity.     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

M带小波的子带自适应阈值除噪算法

在广义高斯分布（Generalized Guassian Distribution,GGD）模型最优软阈值的基础上,提出了一种基于M带小波变换的子带自适应图像除噪阈值确定方法,在阈值确定中,考虑了尺度因子、子带大小等因素的影响。采用软阈值除噪,算法简单实用。实验表明,对纹理丰富的图像,该文提出的除噪方法效果优于目前流行的其他算法。     

基于可调Q-因子小波变换的语音增强算法

针对语音增强算法中传统的小波阈值法的局限性,提出一种基于可调Q-因子小波变换和清浊音分离的语音增强算法。首先用过零率和短时能量法判别清音和浊音;然后在可调Q-因子小波变换下,对清、浊音采用不同的阈值处理,在不同尺度上,分别结合系数能量和噪声方差得到的阈值作为清音和浊音的阈值确定准则;再利用改进的阈值函数分别处理清音和浊音的小波系数,估计出不含噪声的系数;最后进行小波逆变换,得到抑制了噪声的语音信号。对含有高斯白噪声和有色噪声的语音进行仿真实验,结果表明：与目前许多经典的去噪方法相比,该方法在去噪效果和提高语音可懂度方面均有一定的改善。