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基于提升方案的心电信号去噪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统小波变换的去噪算法运算复杂,难以用于心电信号的实时处理,而常见心电信号滤波算法在实际应用中去噪效果不理想,为正确识别心电信号,提高实时性和去噪效果,采用提升方案来构造小波,提高了小波分解的速度,减少算法对内存的需求,并结合阈值滤波算法对小波系数进行处理,实现信号与噪声的分离.为了验证算法有效性,对MIT-BIH数据库中数据进行了仿真实验,结果表明方法处理后信号失真较小,信号中叠加的工频干扰和肌电干扰基本被消除,相对于基于传统小波变换算法处理速度有了很大的提升. 相似文献
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针对常规的ECG(electrocardiogram)信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学与小波变换的自适应综合去噪算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,对ECG信号进行自适应滤波处理,最后得到去噪后的ECG信号。实验表明,本算法是一种有效的去噪算法。 相似文献
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介绍数字心电图的心电信号处理中实时滤波算法的实现,探讨针对心电信号的工频干扰、肌电和基线漂移的实时数字滤波方法,在数字心电图的DSP芯片平台上选取有效的滤波算法分别用于消除和抑制基线漂移、工频干扰及肌电干扰。实验表明,在DSP上实现的心电数字滤波方法能达到预定设计要求,具有实时性、有效性等优点,并成功地应用到国家医药管理局攻关项目的十二导联数字心电图机上。 相似文献
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基于形态学的ECG小波自适应去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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. 相似文献
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为了解决虹膜识别过程中睫毛噪声干扰的问题,提出了一种基于形态学算子和小波变换相结合的睫毛抑制算法.该算法首先将虹膜图像中的睫毛区域模拟成背景图像中的“裂缝”,通过形态学膨胀算子对裂缝区域进行像素填充,然后利用小波变换的多分辨率特性,对变换后的高频系数进行非线性小波阈值处理,低频部分进行反锐化掩膜,最后经小波逆变换重构虹膜图像.样本仿真实验表明:该算法可以使Daugman和Wildes定位算法的精确度分别提高2.1%和2.43%,定位时间相对减少24.3%和22.6%. 相似文献
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基于平稳小波变换的心电信号去噪研究 总被引:8,自引:0,他引:8
讨论了经典的离散小波去噪原理和平稳小波变换的原理,分析了阈值以及阈值函数的选取方法。并将经典的离散小波和平稳小波用于心电信号去噪处理。通过在不同阈值和不同阈值函数条件下对心电信号处理的去噪效果的对比研究,说明了平稳小波相对于离散小波不仅提高了信噪比,还较好的抑制了Gibbs现象,取得了更好的去噪效果。 相似文献
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针对常规的去噪算法会引起图像边缘模糊,而在保留和增强图像边缘时又会影响图像的去噪效果的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法,利用多种结构元复合形态滤波器对噪声图像预处理,然后对处理后的图像采用小波自适应阈值进行二次滤波去噪,最后对图像进行重构得到去噪后的图像.实验表明,该算法能对受不同程度、类型的噪声污染的图像进行有效地的处理,并且在去噪时能保持更多的图像边缘. 相似文献
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孔令杰 《自动化技术与应用》2014,33(12):35-38
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。 相似文献
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临床心电信号工频干扰小波去噪方法对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对临床心电信号存在的工频干扰,基于小波变换方法,从实用性角度对比分析了三种去噪方法;频域强制去噪法:先对小波系数进行傅立叶分解,将受噪声干扰严重的系数置零,再进行小波重构;此法得到的信号较光滑,但有可能丢失有用信息;能量阈值去噪法:根据提前设定的能量恢复指数,得到预定阈值作为门限,保留一定的细节系数和全部近似系数重构小波;此法简化并优化了传统阈值的选取,较好保留了信号中的突变部分;默认阈值去噪法:其可信度较低,但仍可满足非高精度数据处理的要求;在实际临床应用中,可根据实际情况和处理精度选取合适的去噪方法,为进一步研究临床心电信号预处理奠定基础。 相似文献
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提出了一种基于小波与卷积形态学结合的图像去噪算法。算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度性,将要处理的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用卷积形态学的滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。对一幅典型的含噪图像进行实验分析,证明了这种方法的可行性和有效性。 相似文献