小波阈值去噪技术在ECG信号处理中的应用

心电图（ECG）是识别房颤的主要依据。但是在ECG信号中存在各种噪声干扰,可能导致ECG波段无法识别或者失真,影响医务人员的诊断。因此需要采用一定的技术和方法去除各种噪声干扰。文章采用小波阈值降噪中的软阈值算法对ECG进行处理,选择采用db4小波对含噪声心电信号进行小波分解,实现对ECG信号的去噪处理。     

脉搏信号滤波方法研究

为了降低噪声对人体脉搏信号的干扰、提高采集精度,提出了一种改进的滤波算法。从脉搏信号及其噪声特点出发,采用与经验模态分解法结合的方法,选择适当的小波基并改进小波阈值函数,构造模态系数对脉搏信号进行滤波。经过理论分析与实验验证,取得了理想的实验数据。结果表明,改进的阈值算法不仅克服了软、硬阈值的局限性,并能有效克服傅里叶变换后产生的边缘效应问题;同时,与经验模态分解法相结合,削弱了低频噪声滤除的误差,增强了小波变换的自适应性,较传统的滤波方法能更好地抑制噪声,有助于提高信噪比。     

基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法研究

脉搏信号是反映人体健康状况重要的信号之一,对于医生诊断病情有重要的指导意义。本文分析了脉搏信号中噪声的特点,针对不同种类的噪声,结合小波变换和经验模态分解算法在滤波方面的优势,给出基于改进阈值的小波分解和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法,滤除脉搏信号中的各类噪声。与传统的滤波方法相比,基于小波和经验模态分解的人体脉搏信号滤波算法具有较好的滤波效果。本文网络版地址:http://www.eepw.com.cn/article/233868.htm     

基于5/3提升小波变换的心电信号压缩算法及VLSI实现

小波变换的应用越来越广泛,但小波变换的硬件实现成为小波变换实时应用的一个关键问题.根据提升小波变换的框架结构,以小波子带系数自适应编码为核心,研究了基于5层5/3提升小波变换及其反变换的ECG信号的压缩算法及其FPGA实现.系统设计采用Verilog HDL语言和流水线设计方法,提高了硬件资源的利用率.系统实现选用Altera公司CYCLONE EP2C35F672C器件,并采用MIT-BIH数据库中的ECG信号进行测试.该心电数据压缩算法在均方误差可控的范围内算法获得了较大的压缩比,并利用设计的硬核实现了信号的重建.实验证明,该算法用于心电数据压缩是切实可行的,完全满足实时处理要求.     

利用小波包变换实现音频压缩算法

构造了一个音频编码系统,用ＦＶ－ＭＬＴ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｖａｒｙｉｎｇ Ｍｏｄｅｌａｔｅｄ Ｌａｐｐｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ）＾［１］实现小波包的变换,进行对输入信号的时频变换。并利用时频变换输出的ＦＶ－ＭＬＴ系数计算蔗蔽门限,提出了基于小波变换的心理声学模型算法。对整个编码器进行了软件仿真,并与ＭＰＥＧ的标准编解码器进行了音质与压缩率方面的比较。在音质接近的情况下,该编码器的平均码率比Ｘｉ     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

自适应信号处理算法对比分析

时频分析技术是处理非平稳信号的有效手段,非平稳信号的时频表示是人们研究的热点问题。针对此问题,人们提出了一系列的自适应信号处理方法,包括经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)、互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称CEEMD)、经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,简称EWT)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)。阐述了它们算法的基本思想和研究成果,并通过实际信号的例子对不同算法进行了实验对比分析,指出了不同算法的优点和缺点,在对近期研究进展分析的基础上展望了自适应信号处理的发展方向。     

基于DSP实现硬件压缩算法的语音信号记录仪

利用DSP硬件完成语音压缩算法是语音信号记录与处理的一个强有力手段。结合高性能单片机MSP430大容量闪存即可组成一个便携式大容量语音信号记录仪。记录仪在430单片机的控制下,利用TRUESPEECH语音压缩算法可在一片256MFLASH上完成大于14h的长时间语音信号的记录,且有良好的回放效果。设备具有时钟控制、信息添加与删除、振铃应答、自动增益控制等功能。     

基于小波变换与形态学运算的ECG自适应滤波算法

针对ECG信号常用滤波算法存在的缺陷,提出了基于小波变换与形态学运算的自适应滤波新算法。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,利用自适应滤波器调整对含噪ECG信号进行滤波处理。最后,经实验验证了本文算法的有效性。     

心电图数据压缩技术

本文介绍了在计算机上实现的二种心电图数据压缩方法，并详述了每种压缩法对心电图压缩技术的压缩比、失真度的影响。     

ECG数据序列的TER_DCT压缩技术

心电图数据长时间的记录保存需要进行高效压缩。本文研究了心电数据序列特征,结合ＤＣＴ变换编码的优点,提出了适合于压缩 ＥＣＧ数据序列的 ＴＥＲＭＣＴ 技术。该技术采用样条差分均值,进行准周期预测特征检测,获得高的ＱＲＳ检出率,对ＱＲＳ实施优化次数的平滑插值,有效地压缩了ＥＣＧ频带,提高了递归 ＤＣＴ压缩 ＥＣＧ数据序列的效率。实验证明,在医疗特征与波形保真度很高的情况下, ＴＥＲ＿ＤＣＴ对 ＥＣＧ数据序列的压缩比可达 １５．２。此项研究对 ＥＣＧ信号记录,传输与综合应用方面有重要的价值。     

基于Hilbert-Huang变换的ECG消噪

 提出一种基于Hilbert-Huang变换的ECG消噪方法,该方法对含噪ECG进行经验模态分解,对分解后的IMF进行Hilbert频谱分析,然后根据ECG信号噪声特点对三种主要噪声分别消噪.工频干扰和高频噪声主要存在于ECG的低阶IMF中,而基线漂移主要存在于ECG的高阶IMF中,对低阶IMF采用基于自适应阈值的形态学滤波方法进行消噪,对高阶IMF采用平滑滤波法进行基线漂移估计.仿真实验和实际应用结果表明该方法优于小波消噪法,不仅对三种主要噪声具有较好的抑制作用,还能很好的保留ECG波形特征.     

传感器网络小波数据压缩算法的设计与实现

无线传感器网络是无线网络重点研究的内容,数据压缩是其中的一项关键技术。文章研究无线传感器网络中基于小波变换的数据压缩算法设计与实现问题。首先提出适合资源受限无线传感器网络的渐进Haar小波变换,然后基于信号量机制和游程编码提出了一种小波数据压缩算法在无线传感器网络中的实现方案。原型系统实验表明,算法具有低的压缩压缩误差和较高的压缩比。     

小波变换在心电信号去噪中的应用

文章根据coiflet小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,并利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波。文中通过软、硬阈值折衷函数及自适应阈值策略对MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号进行了处理与验证。实验结果表明,该算法能较好的抑制心电信号中的各类噪声干扰。     

多床位心电监护仪设计与实现

为了实现对多个床位患者心电的监护,提出多床位心电监护仪设计思想,解决传统心电采集过程中对单床位患者心电的监护,实现医生集中监护病房中患者心脏跳动的目的。上位机采用Visual C＋＋6．0开发监护控制软件,采用USB2．0接口接收下位机上传的心电数据;下住机用MCS-51单片机采集患者的心电数据。     

小波变换在图像数据压缩中的应用

小波变换的图像编码方法,不仅拥有传统编码的优点,能够消除图像中的统计冗余,并且,其多分辨率的特性提供了消除非统计冗余信息的良好机制。基于离散小波变换(DWT)理论,介绍了DWT在数字图像压缩中的应用,使用零树编码实现了数字图像压缩,并同时保持原图像在各种分辨率下的精细结构,该方法对消除图像中非统计冗余信息提供了有效途径。     

小波变换在数字图像数据压缩中的应用

介绍了二维离散小波变换构成的多分辨分析的理论基础 ,并研究了小波变换在图像压缩中的方法。实验表明小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比 ,具有很高的使用价值     

基于量化加小波零树的雷达数据压缩

首先介绍雷达数据压缩的必要性和现有压缩方法的优缺点,再简要介绍基于小波零树的数据压缩方案。然后针对雷达数据压缩的实际特点,对现有的小波零树压缩方案进行改进,工程实验表明该算法取得了较好的压缩效果,能满足雷达组网工程实际的需要。