一种消除表面肌电信号中工频干扰的方法

50Hz工频干扰是表面肌电信号的主要干扰源之一,消除工频干扰是表面肌电信号处理中的一项重要技术。该文将独立成分分析方法引入表面肌电信号处理领域,采用基于负熵判据的Fas-tICA方法消除表面肌电信号中的50Hz工频噪声。实验表明,该方法消除50Hz工频噪声效果显著,并且不会对表面肌电信号中除50Hz以外的其它频率成分造成影响。     

小波变换在肌电信号预处理中的应用

传统检测方法处理肌电信号时，个体差异比较大，针对这一不足，首先应用小波消噪理论对肌电信号进行预处理，将信号进行小波分解与重构，消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰，然后分析重构得到的信号的功率谱比值和对应肢体动作变化之间的关系。这种方法很适合处理非特定人的肌电信号。实验表明这种方法与单一使用功率谱比值法的方法相比，动作模式识别率得到了提高。同时，采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度，降低成本。     

表面肌电信号的小波消噪改进算法

根据在不同尺度下信号和噪声的小波变换系数的相反特性，提出了一种改进的小波消噪算法来去除肌电信号中的噪声.利用Mallat算法对肌电信号进行小波分解，实质上就是将信号投影到尺度空间和小波空间，分别包含了信号的光滑通道分量和细节分量.兼顾软阈值和硬阈值量化方法的优点，利用两者的加权平均值滤除由噪声所决定的小波变换系数，从而在大尺度下补充细节信息并保持信号在奇异点的特征.利用保留下来的小波变换系数进行信号重构即得到消噪后的信号.实验结果表明，该方法可以有效去除噪声，兼顾了软、硬阈值的优点，保留了在模式变化过程中肌电信号细节部分的有用信息.     

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.     

基于小波变换心电信号去噪方法

小波变换基于模极大值的去噪方法具有非线性及自适应特性,而且特别适合于进行非平稳的微弱信号及具有较多奇异点信号的消噪,这种信号特点恰好是心电信号最突出的特征,也是常规信号处理方法遇到的最大难题。本文简述了小波变换模极值去噪方法在心电信号处理中的应用,并证实这种方法可以在信号消噪的同时有效地改善信噪比,并同时提高信号的分辨率。     

一种滤除心电信号50Hz工频干扰的算法

心电信号在采集、转换以及传输的过程中,因为受到设备、环境以及人体因素的影响,所采集到的心电信号常常伴有干扰,其中50 Hz工频干扰是影响心电信号识别的一个重要因素。在Levkov滤波的基础上,结合基于小波变换的QRS检测函数,对心电信号中工频干扰进行滤除。经过实验,该算法行之有效并且取得了较好的滤波效果。     

基于小波变换的表面肌电信号的消噪处理

表面肌电信号因其无创性被广泛应用,但因其为一组肌群的募集信息,所以包含了更多的噪声.本文针对这个问题通过仔细选择肌电信号的采集位置,在采用高精度的肌电采集系统及11 025 Hz的过采样率的基础上采集到多组表面肌电信号,结合肌电信号的特点利用小波变换中的消噪技术对不同频段的信号进行不同阈值的消噪处理.实验表明,该方法有很好的消噪效果.     

心电信号中50 Hz干扰的消除

提出了一种基于数字多谐振荡器及离散付里叶变换的消除心电信号中５０Ｈｚ干扰的方法，雇一上当于４点ＦＩＲ数字滤波器的计算量，通过对实测心电信号的应用，证明该方法对５０Ｈｚ干扰抑制明显。     

基于小波变换的心电信号的分析与处理

本文分析了小波变换与窗口傅里叶变换的时频特性,以及小波变换下信号的奇异特征,研究了基于小波变换的心电信号的特征提取与心电信号的消噪处理,研究结果表明,心电信号中ＱＲＳ波的平均检出率可达９９％以上;经消噪处理后的重建心电信号的信噪比可由原来的５．１ｄＢ提高到１２．８ｄＢ,因此,小波变换技术是生物医学信号分析与处理的又一可行有效的技术方法。     

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．     

心电信号提升小波零树编码压缩算法

为了便于心电信号的存储和远传,提出了一种基于提升方式的整数小波变换、组合嵌入式零树编码方案的心电信号压缩算法.改进了应用于二维图像压缩的嵌入式零树编码方法,用于一维心电信号压缩,采用整数实现的提升方式代替原来的小波变换,降低算法的复杂性.对MIT-BIH数据库中的心电信号压缩,结果表明:该算法相比其他方法具有较高的压缩比和较低的均方根百分误差;具有存储空间小、实现简单、快速及可变码率等特点,非常适合在存储空间、功耗要求严格的便携式心电信号记录仪中应用.     

心电信号的小波变换处理算法及仿真

为了有效去除心电信号中的干扰噪声,对信号特征点进行准确标定,采用小波变换的阈值去噪算法和时域峰值定位算法进行心电信号处理.利用bior3.7小波按照Mallat算法对ECG信号进行分解,结合软硬阈值与小波重构的算法对信号进行去噪处理,给出了小波变换与时域峰值定位结合的算法检测各特征点.仿真结果表明小波阈值算法能有效去除心电信号中的干扰噪声,保留心电信号的有效信息,基于小波变换的时域峰值定位算法能准确检测出心电信号中的特征点.     

小波域变步长ICA算法提取胎儿心电信号

胎儿心电信号是反映胎儿宫内生理活动的一种最主要的客观指标,从母体体表混合信号中分离出胎儿心电信号是近年来信号处理领域研究的热点问题。该文利用小波变换将采集到的各导联混合信号变换到小波域;在小波域结合模拟退火法变步长进行独立分量的提取;将提取到的各独立分量进行小波逆变换,从中选择胎儿心电信号成分。通过对临床实际数据进行实验,实验结果提取出了清晰的胎儿心电信号。     

基于双正交小波的ECG信号自适应压缩编码算法

提出1种基于Bior4.4双正交小波的ECG信号压缩算法,在频率域上对小波系数进行连续分割,采用自适应的十进制至二进制数据格式转换机制来编码小波系数.从MIT-BIH数据库中选择8种不同的ECG信号作为测试数据,算法的平均均方根误差比(PRD)在0.05%～4.70%之间,平均压缩率(CR)在1.5∶1～33∶1之间.实验结果表明本算法具有压缩率高、计算复杂度低、编码速度快的特点.     

基于分数阶小波变换的心电信号去噪处理研究

为了能够快速简单的滤除心电噪声,提高信号的信噪比,采用分数阶小波变换对心电信号进行处理,并利用"Arrhythmia Database"和"Noise stress Test Database"数据库中的数据和对其进行验证.仿真结果表明,运用这种方法能够有效地提高心电信号的信噪比,清晰的还原出心电信号的波形及其特点.所以分数阶小波变换在心电信号去噪处理中具有很好的应用.     

基于DSP的心电信号除噪声方法研究

在广泛研究和对比其他常用方法的基础上,使用了基于频率域的滤波法和最小二乘估计法,得到心电病理特征明显的心电信号图形,两种方法相结合可以成功的消除心电信号中的白噪声和50 Hz工频干扰的影响.经过实验,得到一个心电病理特征明显且是低噪声的心电信号周期.改进了传统方法的不足之处,得到了有临床医学价值的心电信号波形.     

基于最优FRWT的非平稳信号去噪新方法

研究非平稳信号的去噪,提出一种基于最优分数阶小波变换（FRWT）的信号去噪方法.该方法根据输出信号信噪比采用遗传算法寻找FRWT的最优分数阶值,实现非平稳信号的去噪.以带噪语音信号为例的去噪实验结果表明,采用新方法的去噪效果明显提高.     

心电前置放大电路的研究

生物电信号测量技术如今已被广泛应用于临床诊断、研究等领域,同时测量技术也在不断的革新与发展。介绍了一种心电前置放大电路的设计,以美国AD公司AD620和AD8552两种运算放大器为主构成放大电路,通过该电路对采集到的心电信号进行前置放大。     

一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法

针对穿戴式设备实测心电信号的超高强度噪声问题,提出一种改进的心电信号消噪方法。利用小波分析进行预处理,再利用简单整系数滤波器进行进一步消噪。通过对比,本文提出的改进的心电信号消噪方法性能优于传统的小波阈值去噪法和数字滤波法,处理时间比小波阈值去噪法低33%。结果表明,基于小波分析和简单整系数滤波器相结合的消噪法,对于具有超高强度噪声的穿戴式设备实测心电信号处理效果优异,且运算成本低于传统的小波阈值法,更利于硬件实现。