心电图信号处理技术及小波变换方法

给出了心电信号处理的两种方法。第一种方法是运用合成技术,它可以保证波形的完整,而且便于实现。第二种方法是运用小波分析。小波适用于分析非平衡信号,适宜于对心电图数据进行预处理和特征提取。本文应用Mallat算法对心电图信号进行了多尺度分解。     

用小波变换对心电图进行分析

利用小波变换对心电图中的QRS波进行定位,传统的信号分析方法傅立叶变换只适于周期的、稳态的信号。心电图往往存在许多随机信号,小波分析具有良好的时频局部化性质,对信号的突变点、奇异点有很好的识别能力,是心电图分析中的有力工具。     

小波包分析在车辆变速箱故障诊断中的应用

运用小波分析方法对车辆变速箱振动信号进行预处理,并运用小波包能量尺度图分析方法识别出故障,按此方法对BJ212型车辆变速箱振动加速度信号作了分析,准确地识别出了故障.结果表明,利用小波包分析进行变速箱故障诊断的方法简单且行之有效.     

小波包分析在车辆变速箱故障诊断中的应用

运用小波分析方法对车辆变速箱振动信号进行预处理，并运用小波包能量尺度图分析方法识别出故障，按此方法对BJ212型车辆变速箱振动加速度信号作了分析，准确地识别出了故障,结果表明,利用小波包分析进行变速箱故障诊断的方法简单且行之有效．     

基于小波奇异性的电主轴振动信号处理

将小波奇异性理论运用到高速电主轴振动信号处理中,分析了如何进行小波奇异性信号重构的方法,提出了电主轴振动信号奇异性检测算法。构建了电主轴信号测试与处理系统。根据小波变换后信号与噪声在各尺度空间呈现的不同特性,对小波逆变换信号重构,提取了高速电主轴振动信号特征。仿真实验表明,利用小波奇异性对电主轴振动信号进行处理,能够去除噪声对加工过程监控系统的影响,同时还可以对机械故障信号进行预测,达到了提高电主轴使用寿命的目的。     

基于小波变换的水轮机组故障诊断的研究

对传统傅立叶分析技术在水轮机组振动故障诊断的故障特征提取的应用进行深入研究的基础上,针对使用该方法提取的频率信息精度不够的问题,提出了一种运用小波分析技术对水轮机组振动信号进行故障诊断的方法.采用Mallat算法并运用设定阈值的方法对采集到的裂纹转子的振动信号进行去噪,然后运用Trous算法对滤波后的振动信号的突变信号特征进行提取.结果表明本方法对水轮机组的振动信号故障诊断具有很好的准确性,为水轮机组故障识别提供了一种方法.     

基于虚拟仪器(VI)技术的小波信号处理研究

小波分析作为复杂信号处理的一种工具正得到越来越广泛的应用。为了在虚拟仪器LabVIEW开发平台上应用小波方法对信号进行处理，提出了一种应用MATLAB Script节点对信号进行小波处理的方法，并分析了其中的关键技术。对于普通用户，这一技术将提供LabVIEW环境下实现小波信号处理的技术手段。用此方法对示例进行了分析，分析结果证明对于复杂信号应用小波方法可以取得比传统方法更好的效果。     

奇异性检测中小波基的选取

通过分析和计算几种小波对不同奇异性信号的变换过程,验证了小波变换方法在判定信号奇异性中的作用.比较了几种小波变换的效果,提出了对阶跃、三角波等信号进行奇异性检测时小波的基本选取规则.     

小波变换与信号的时频分析

时频分析在信号分析中占有重要地位,而小波分析则是进行信号分析的一种新的方法。波波分析来源于Ｆｏｕｒｉｅｒ分析,通过对Ｆｏｕｒｉｅｒ分析和小波分析的比较,了小波分析在时频分析中的应用。并采用Ｃ语言设计出了波分析程序,利用这些程序对具体的信号进行了分析,达到了良好的效果。借助于信号的时频分析,能够直观地看出信号的一些重要特征,以便于进一步的处理。     

基于小波包能量谱的滚动轴承故障检测

小波包具有对非平稳信号进行局部化分析的功能,可解决小波分析在高频部分分辨率差的问题,据此,提出一种基于小波包能量谱的滚动轴承故障分析方法。首先,将振动数据小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量比例;然后,比较正常振动信号与故障振动信号的频带能量谱,识别出故障的频带;在此基础上,重构故障频带,运用Hilbert变换对重构信号包络解调,提取出故障频率。试验结果验证了采用小波包能量谱对滚动轴承故障检测的可行性。     

心电信号的小波变换消噪方法

人体心电信号微弱,信噪比较低.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,人们已提出了多种方法来消除这些噪声.小波变换是一种信号的时间尺度(即时间频率)分析方法,具有多分辨率分析的特点。它对信号具有的自适应性,使其成为数字信号处理领域中的一个重要工具.这里提出了一种采用阈值预处理的小波变换消噪方法,该方法可以降低模极大值消噪算法计算的复杂程度,又可保证心电信息特征不被丢失.试验表明,该方法能较好地实现心电信号的消噪.显然,该方法也适合于信噪比较低的生物信号的处理中.     

基于提升小波的心电信号P、T波检测快速算法

为解决心电信号中P、T波信号复杂、微弱、识别难度大及识别算法执行效率低且易失效的问题,在分析提升小波算法原理的基础上,利用提升小波对信号进行时-频域分析执行速度快的特性,提出了将提升小波变换与差分运算相结合,构造利用提升小波对心电信号去噪,在重构相应层次的低频信号中利用差分法对P、T波进行识别的复合算法,并提出了一种适应心电信号个体差异和异常心电信号变化的跟随阈值函数。结果表明,提出算法比传统小波识别方法准确率高,且算法执行的速度至少提高一倍,更适合于硬件实现。     

一种基于奇异值分解的ECG噪声处理算法

介绍了一种在标准12导联心电图中消除噪声信号的正交化方法。使用一种基于奇异值分解(SVD)的算法,将信号分解为两个时正交的子空间即一个包含了ECG信号,另一个则包含了人工噪声,诸如基线漂移(Bw)和肌电信号(EMG),这种方法利用了存在于12导联心电图中的冗余。在完整丢失信道的重建方面该方法也适用。最后,给出了这种方法的在线实现。     

心脏病与高频心电研究

寻求心脏病的早期诊断方法是当务之急,高频心电除了具有较宽的通频带和较小信号幅度外,它比常规心电图具有更多的有关心脏活动状态的信息,可以观察到更多有关心脏主要部位病变的细节,能揭示出QRS综合波上某些部位的波形特征,所谓切迹(motch)和转折(slur)。本文重点研究高频心电的分析和识别方法及其技术实现。     

分数阶傅市叶变换域的心电信号滤波算法

心电信号是一种非平稳的低频微弱信号,与干扰噪声具有较强的时频耦合．经典的滤波方法难以实现有效的信噪分离．提出了一种基于分数阶傅立叶域的LMS自适应滤波算法,既结合了适合处理非平稳信号和减少时频耦合的特点,又能够有效地提高信噪比．首先将信号进行分数阶傅立叶变换,寻找最优变换域,再利用LMS自适应滤波算法在最优变换域滤波,然后对滤波后的信号进行分数阶傅立叶反变换．通过对MIT—BIH中的心电数据进行Mat—lab仿真,表明信噪比从-6dB提高到14dB,清晰地还原出心电信号的波形及特征点．     

基于Linux的心电监测系统设计与算法研究

面向社区和家庭医疗监护,以便满足人们检测心电方便、省时的需求.以便携、低功耗为目标,采用HKD-10B心电采集模块和S3C2440设计了无线心电监测系统,包括数据采集、数据处理、无线传输等模块;基于Linux2.6.32操作系统平台开发了终端软件.运用形态学滤波器对ECG信号作预处理,并提出了采用动态差分阈值和R-R间期自适应结合检测R波的方法,该方法克服了传统差分阈值法中存在漏检和多检问题,具有自检功能.最后通过实验,表明用户可通过该心电监测系统能准确获取ECG特征,且能在前端LCD上实时显示心电图.     

平稳小波变换和新阈值函数用于心电信号去噪

心电信号采集过程中容易受到基线漂移、工频和肌电等噪声的干扰.为了提高心电信号的信噪比,结合平稳小波变换,在使用小波阈值去噪法去燥过程中,提出一种有别于常用软硬阈值函数的新的阈值函数.通过分析实测数据验证新阈值函数,结果表明,该方法更加有效地抑制了心电信号中混入的基线漂移、工频和肌电噪声,且较好地保留了原始心电信号的特征.     

小波变换在心电信号处理及特征提取中的应用

首先利用小波变换方法,滤除心电信号中各种干扰,包括工频干扰、肌电干扰和基线漂移等.再用基于haar的连续小波变换方法对R波峰值进行特征提取.然后根据医生的临床经验需要,提出了一种交互式提取ST段的方案.最后对心电信号发生器产生的心电信号进行实验,实验结果表明:用连续小波变换方法对R波峰值进行定位准确度可达到99.84%,用交互式方法对ST段特征点的定位比较准确,采用小波变换方法滤波对低频基漂也有较好的滤波效果,能克服信号-噪声频带重叠.