基于压缩感知的实时心电信号压缩算法

远程无线心电实时监护系统的心电采集终端基于嵌入式设备开发,系统资源和网络带宽都收到限制,这要求系统设计具有低功耗和数据实时压缩的功能,因此引入压缩感知算法对心电信号进行处理。压缩感知算法具有编码计算简单快速,解码计算相对复杂的特点。对于心电信号,需要对压缩感知算法在实时心电压缩系统中的可行性进行研究。     

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。     

基于时空稀疏模型的穿戴式心电信号压缩感知方法

基于时空稀疏模型,提出一种穿戴式心电信号的压缩感知方法,利用信号的时间相关性和空间相关性,来实现心电信号的重构.同时,还提出了一种"分-合"式字典学习算法,通过利用心电信号内在的聚类结构,对训练样本进行字典学习,从而构造出符合心电信号特点的字典,并对其进行稀疏表示.从而进一步提高了心电信号的重构性能.为了验证提出的心电信号压缩感知方法的有效性,采用OSET数据库中的心电数据,将其与其他两种基准算法进行了对比.仿真实验结果表明,所提出的心电信号压缩感知方法能有效地提高心电信号重构的质量.     

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。     

基于平稳小波变换的心电信号去噪研究

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。     

一种基于随机解调结构的心电信号压缩采样方法

针对可穿戴装备实时监测心电信号中的大数据量、高功耗问题,提出了一种随机解调结构压缩采样心电信号方法.从压缩率和重构精度角度,分析了随机解调结构的采样相位、滤波器模块参数、单次采样时间及稀疏度阈值对心电信号重构的影响,完成了基于正交匹配追踪(OMP)、广义正交匹配追踪(GOMP)、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)、分段正交匹配追踪(StOMP)、正则化正交匹配追踪(ROMP)、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)、子空间追踪(SP)等不同重构算法的最优结果分析,实现了心电信号的亚奈奎斯特频率采样.基于MIT-BIH数据库的仿真实验结果表明:提出的随机解调结构压缩采样方法,可以以亚奈奎斯特频率采样心电信号,通过重构算法达到奈奎斯特频率采样的效果,在可穿戴健康监护装备领域具有显著的低功耗低数据量应用优势.     

基于调Q小波变换的心电信号特征量提取方法

与传统的基于频域划分信号分解方法不同,提出了一种基于品质因数的自适应信号分解方法。利用调Q小波变换自适应生成品质因数不同的小波函数作为信号分解的基函数,利用Mallat塔式算法将复合信号分解为具有持续振荡特性的高共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量,并将其用于心电信号的特征量提取。相比于小波分析、经验模态分解等方法,该方法可以有效地去除信号中的噪声及干扰,分离频谱混叠且振荡形式不同的信号。通过数值仿真和实例分析证明了该算法的优越性。     

压缩感知理论在蝗灾监测中的应用

非洲蝗虫灾害给当地农作物带来了巨大的损害,为了实时监测蝗虫迁徙动向和蝗虫变异状态,提出一种改进的压缩采样匹配追踪(uCoSaMP)蝗虫图像重构算法.针对观测矩阵性能不佳的现状,通过构造新观测矩阵,有效提高观测值的重构潜能.在原子选择阶段,利用修正因子自适应地修正残差与观测矩阵各列的相关性,提高候选集的正确率;在原子剔除...     

基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法

多尺度分析对于小波阈值的选取以及小波函数的设计依赖性较强,针对不同个体心电信号的降噪效果差异性较大。提出一种自适应的小波阈值计算和选取方法,该方法在启发式阈值优化方法基础上融入了小波分解层数和层级影响因子,通过动态调整每一层小波系数的阈值计算函数实现更加合理的信号分解与降噪处理。实验结果表明所提出算法在心电信号降噪效果方面获得了较好的表现,能够满足临床应用需求。     

噪声环境下起搏心电信号的压缩感知重构算法

针对传统压缩感知重构算法在起搏心电信号远程监测过程中易受噪声干扰的问题,提出在利用正交匹配追踪进行残差更新的迭代过程中引入岭回归正则化参数K,降低噪声对重构结果的影响。利用岭迹法证明了最佳K值与信噪比呈负相关,为选取K值以获得更接近真实解的重构信号提供了理论依据。对基于岭回归的重构算法与分块稀疏贝叶斯学习算法、正交匹配追踪算法进行了对比分析,实验结果表明,在低信噪比环境下,引入了岭回归思想的算法在保留高重构效率的同时提高了重构精度。     

基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构

单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.     

基于压缩传感理论的数据重建

随着信息技术的不断发展,人们对信息需求量越来越大,这给信号采样、传输和存储的实现带来的压力越来越大.近年来国际上出现的压缩传感理论为该问题的解决提供了新的解决方案.压缩传感理论首先将信号投影到一个低维的信号空间,然后通过解-个基于凸优化的非线性恢复算法将信号恢复,而仅仅需要很少的数据.介绍了CS理论框架并对其中存在的难点问题进行了探讨,主要有稀疏近似理论、观测矩阵、信号重建算法.最后将压缩传感理论应用到一维和二维图像数据重建中并给出了仿真结果.实验结果表明,该方法与传统压缩方法相比具有更高的压缩比,并且能够得到更小的压缩误差.     

基于压缩感知和改进自适应正交匹配的稀疏信号重构

针对传统香农-奈奎斯特采样定理指出在保证原始信号重构精度的前提下,采样频率必须为原始信号频率的2倍,提出了一种基于压缩感知理论和改进的自适应正交匹配追踪算法的稀疏信号重构方法;首先引入了压缩感知模型和信号重构目标函数,然后在对经典正交匹配追踪类算法进行分析和总结的基础上,为克服其不足,设计了一种二次筛选支配原子集的方法,即通过计算信号的QR分解并计算具有最大势能的原子从而得到能量候选原子集,通过计算余量与原子的相关性选出相关性最大的原子从而得到相关候选原子集,并将能量候选原子集和相关候选原子集的交集作为最终支配原子集;最后定义了具体的采用自适应正交匹配算法实现信号重构的算法;在Matlab仿真环境下试验,结果表明:文章方法能有效地进行稀疏信号重构,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有收敛速度快和重构效果好的优点。     

基于小波变换的图像压缩感知

针对图像变换后系数采样数量和图像重建质量之间的矛盾,从图像的结构和纹理特性出发,提出基于小波变换的图像压缩感知算法.讨论图像经过多尺度小波变换后系数的稀疏性,保留图像变换后的低频系数,只对高频系数进行测量,同时利用正交匹配追踪算法重构高频系数.实验仿真结果表明,该算法能有效提高图像重建质量.     

贝叶斯小波图像压缩感知方法

现有小波图像压缩感知方法大多利用父子小波系数的相关性来提高重构精度, 很少考虑同一尺度兄弟小波系数间的相关性关系. 鉴于此, 提出一种基于贝叶斯模型的高频系数联合重构小波图像压缩感知方法. 该算法将同一尺度水平、垂直和对角三个方向高频系数分别压缩感知采样, 然后设计分层贝叶斯模型, 充分利用此三个方向兄弟小波系数的相关性来重构图像. 实验结果表明本文提出的方法比传统的多尺度压缩感知有更高的图像重构质量.     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

一种基于块稀疏的1比特压缩感知重构算法

块稀疏信号作为一种典型的稀疏信号,在压缩感知重构算法中被广泛应用研究,但是普通的重构算法并不能挖掘其内部结构,这导致重构精度得不到提高。在此基础上,针对普通的1比特压缩感知重构算法在块稀疏信号的重构中不能表现出良好的重构性能的问题,提出了一种专门针对块稀疏信号的1比特压缩感知重构算法。该算法以每一个块为重构单元,在二进制迭代硬阈值算法模型下进行重构。实验数据表明,提出的BLOCK-BIHT算法的重构精度比BIHT算法提高了3dB。     

基于小波变换的压缩感知在图像加密中的应用

利用单层小波变换的压缩感知算法的特点,提出了一种基于斜帐篷映射的混沌图像加密系统的改进方法.加密时,首先应用基于单层小波变换的压缩感知算法对图像进行初始化,然后对初始化后的图像加密.解密时,首先进行加密映射的反变换解密,然后利用正交匹配追踪算法(OMP)对高频系数进行恢复,最后再进行小波反变换重构图像.仿真结果表明,该算法不仅继承了原有系统的优良密码学特性,而且在相同时间条件下,在图像较小失真的情况下大大增加图像加密的安全性.     

基于小波表征的遥感影像的目标检测

指出了基于像素灰度值的影像表征方法在表达检测目标信息上的不足,提出了运用小波变换的方法对遥感影像进行信息提取和表达。为了增强表达检测目标信息的能力,采用H aar母小波作为影像小波变换的小波基。实验表明:基于小波变换的表征方法在遥感影像目标检测的诸多性能指标上都优于基于影像像素灰度值的表征方法。     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。