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。     

结合小波变换和中值滤波心电信号去噪算法研究

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.     

基于提升方案的心电信号去噪算法

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.     

基于VMD和小波阈值的ECG肌电干扰去噪处理

针对现有心电信号肌电干扰去噪方法的不足,本文提出利用变分模态分解和小波阈值相结合的方法对心电信号肌电干扰进行去噪处理,该方法通过对含噪心电信号进行变分模态分解,确定信号主导模态分量与噪声主导模态分量,噪声主导模态分量的小波阈值变换和重构无噪心电信号,共四步实现对含有肌电干扰的心电信号的去噪处理。其中,通过分析研究所有模态分量中心频率的分布,确定变分模态分解的层数,多组仿真与真实含噪心电信号的相关实验表明。本文所提出的去噪方法可有效去除心电信号中的肌电干扰,且去噪效果优于小波阈值法、变分模态分解法和经验模式分解法。     

基于形态学和小波变换的心电信号去噪算法

在处理心电信号采集过程中混入的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等噪声的过程中,小波变换取得了广泛的应用。针对小波算法的缺陷及不足,提出了一种基于数学形态学和小波阈值的混合算法。该算法利用非线性形态学滤波器滤除基线漂移,将获得的含高频噪声心电信号通过小波阈值算法进行处理,最后获得无噪声的ECG（心电）信号。采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的数据对算法进行了验证,实现了三种主要干扰的滤除,本算法效果良好,为后续特征点的识别奠定了基础。     

基于小波阈值去噪的心电信号分析

研究心电信号优化问题,为去除心电信号采集过程中存在的噪声信号,抑制各种噪声干扰,提出了小波阈值去噪的心电信号去噪.以小波阈值降噪为基础,首先利用sym8小波对心电信号进行8尺度分解,再用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪.针对软阈值去噪法产生的伪吉布斯现象,采用一种新阈值函数对心电信号进行处理.通过对MIT心电数据库中...     

小波分析法在心电信号数字滤波中的应用

该文介绍了小波分析在数字滤波领域中的重要作用及其基本理论,并介绍了在心电信号数字滤波器,如何利用coniflet小波函数对原始的心电信号进行Mallat多分辨率分解和重建,并解决了小波分析在心电信号滤波中会遇到的三个实际问题：小波基函数的选取,确定心电信号及噪声的频域表现和小波在不同尺度下的通带。通过实验证明,用coiflet小波对心电信号进行数字滤波,能很好地换制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

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。     

基于屏蔽驱动的工频干扰抑制技术研究

采集心电、肌电和脑电等生理电信号时,总是存在工频干扰等环境噪声,且噪声的幅度通常远大于生理电信号本身的幅度,给信号的分析和处理带来了很大的困难。目前常用的方法是利用软件算法对采集到的信号进行滤波处理,这种方法虽然能在一定程度上降低工频干扰的影响,但同时会造成目标信号的衰减和畸变。针对此问题,文章设计了一种独特的硬件屏蔽驱动技术,实现在模拟前端最大限度地抑制原始信号中的工频干扰噪声。实验结果表明,生理电极引入屏蔽层驱动后,心电和肌电采集过程中的工频干扰可以得到明显的抑制;通过对屏蔽层接入不同的驱动信号的比较发现,利用各电极自身的信号对输入端进行屏蔽的效果最好,对工频干扰的抑制幅度高达35 dB。文章提出的屏蔽驱动硬件电路设计技术,可广泛用于各种生理电信号的采集,实现在源头上抑制工频干扰的影响,从而在根本上提高生理电信号的信噪比。     

基于形态学与小波变换的信号自适应去噪算法

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。     

基于EMD阈值方法的轴承故障振动信号去噪

针对随机噪声信号影响对有用信息的获取,提出了EMD分解阈值去噪方法,将小波阈值去噪原理应用于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）中。首先对实际含噪信号进行EMD分解,根据分解后得到的内蕴模态函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF分量）,采用自适应阈值去噪,进行信号重构,得到消噪后的信号,获取有用信息。将该方法应用于实际工程故障振动信号中分析研究表明,该方法可以获得较高的信噪比,能够对实际信号进行有效的故障特征频率提取,降噪后比降噪前的诊断效果更明显。     

基于改进小波阈值-CEEMDAN算法的ECG信号去噪研究

Electrocardiogram (ECG) signal denoising has always been a hot research issue. In order to eliminate the noises in ECG signal, a denoising method based on adaptive complete set empirical mode decomposition (CEEMDAN) and wavelet improved threshold function is proposed. Firstly, this method firstly decomposes the ECG signal by CEEMDAN to obtain a set of intrinsic modal functions (IMFs) from high frequency to low frequency. CEEMDAN decomposition is performed on ECG signal to yield several modal components (IMF). Secondly, the correlation coefficient method is used to perform wavelet denoising with improved threshold on the high frequency IMFs. For the low frequency IMFs, by setting a fixed threshold, the IMFs below the threshold is considered to be the baseline drift signal and removed. Finally, the denoised IMFs and the retained IMFs are reconstructed. The experimental results show that the proposed method is more effective than the empirical mode decomposition (EMD) wavelet denoising, and the global average empirical mode decomposition (EEMD) wavelet denoising method.     

基于小波和自适应滤波的ECG基线漂移校正

为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法（P—LMS）进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法（NLMS）进行对比,验证该算法的准确性。仿真实验和MIT-BIH数据库中的实际数据检验结果表明,基于幂函数的最小均方算法和小波变换相结合的方法能够有效校正基线漂移,并较好地保持心电信号的几何特征。     

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.     

小波变换在心电信号滤波器中的应用研究

讨论了基于小波变换的增强ECG信号的滤波算法,通过处理小波变换的细小尺度和粗大尺度减小了50Hz的工频干扰、基线漂移和随机噪声。实验结果表明了此方法的可行性。     

心电信号去噪的数学形态学滤波器

为探索验证一种基于数学形态滤波器的去除心电基线漂移和工频干扰的高性能滤波器设计方法,借鉴数学形态学一维信号滤波原理,提出自适应阈值ECG去噪算法的思路,讨论了3σ统计准则在ECG自适应阈值滤波中的作用,利用改进的算法对心电图中常见的工频干扰和基线漂移进行校正。通过对MIT-BIH心率变异数据库中多组数据的仿真验证研究,验证了该算法能有效实现心电信号的噪声预处理;数学形态学理论在心电信号处理中具有良好性能,是实时处理一维生物医学信号有潜力的工具。     

脉搏波信号预处理方法研究

为克服脉搏波信号采集时受到的高频噪声干扰和低频噪声干扰,脉搏波信号的预处理成为心脉信号处理中的关键环节。使用零相位滤波法处理脉搏波信号,改善传统数字滤波器直接滤波的输出失真问题;通过建立评价参数,对去除高频噪声的数字滤波器和小波阈值滤波器的滤波效果进行评价,获得最佳滤波方法;对比常用去基线漂移方法在处理脉搏波信号时的特点,获得最佳去基线漂移算法。使用新研发的脉搏波采集手环采集多名受试者的脉搏波原始信息,将采集到的信号按上述方法去噪和去基线漂移后,实现脉搏波信号的预处理过程。实验结果表明,采用sym4小波基、固定阈值、软阈值函数等小波阈值去噪方法去除高频噪声并使用三次样条插值拟合曲线去除基线漂移后,所获得的脉搏波信号平滑无毛刺,每个周期起始点和终点都在同一水平基线上,满足后续脉搏波信号的医学分析和疾病诊断需要。