基于自适应小波阈值函数的心电信号去噪

小波域去噪分析中，面对硬阈值函数不连续性在去噪过程中可能产生的振荡失真，软阈值函数在去噪过程中估计小波系数和分解小波系数之间的恒定偏差。提出了新的阈值函数，它连续性好且高阶可导，便于进行各种数学运算处理，能克服传统软硬阈值函数在去噪中的不足，达到更好去除噪声的效果。用新建的阈值函数对噪声信号进行仿真去噪，仿真实验数据表明，新阈值函数去噪效果优于传统的软硬阈值函数和一些现有的其它阈值函数法去噪。实验证明新的阈值函数实用可行。     

基于小波包收缩的心电信号除噪方法研究

文章提出了一种新的基于小波包分析的心电信号的除噪方法。讨论了小波包收缩消噪的原理、阈值的选取以及阈值的量化规则。比较了选择不同的阈值以及不同的阈值量化规则对信号消噪的效果。结果表明基于小波包分析的小波包收缩除噪技术在保持信号奇异性的同时能有效的去除心电信号的噪声。     

基于小波阈值的心电信号去噪算法

将小波阈值方法应用于心电信号的去噪处理,在对常用阈值函数理解分析的基础上提出一种改进的阈值函数,并利用Matlab对MIT-BIH数据库中的心电数据进行仿真,分别采用常用阈值函数和改进阈值函数进行硬、软阈值处理．实验表明,改进阈值函数的软阈值去噪方法能有效地滤除心电信号中主要干扰,并较好地保留了心电信号的特征信息．     

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...     

基于小波变换的心电信号阈值去噪算法研究

心脏病是威胁人类健康的病症之一,发病率一直居高不下。但纯净的心电信号不容易得到,心电信号中总有各种噪声。对心电信号的去噪研究逐渐成为人们研究的热点。由于传统傅里叶去噪的局限性,近年来逐渐兴起的小波分析逐渐成为人们去噪研究的重点。通过对前人工作的总结和分析,提出了一种新的阈值去噪的方法,既克服了软硬阈值函数的缺点,同时又能在它们之间进行灵活选择,并最终通过实验模拟达到了理想的去噪效果,证明该算法比传统的方法更能得到纯净的心电信号。     

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。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波阈值函数在阈值处的不连续性、小波估计系数存在偏差等不足,导致去噪后的图像出现失真、产生吉布斯震荡等问题,提出了一种改进的阈值函数,与常用的硬阈值、软阈值以及已有改进的阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。为了验证该阈值函数的优越性,通过仿真实验对几种小波去噪方法的峰值信噪比（PSNR）与均方差（MSE）进行了对比。实验结果表明,此去噪方法无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数。     

基于一种新的小波阈值函数的心音信号去噪

研究心血管系统的病理特征问题,应正确识别心音信号,对心音信号去噪问题常用小波变换方法,但是小波阈值函数存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.通过讨论软硬阈值函数和已有的几种改进阈值函数的优缺点,提出了一种新的双参可调小波阈值函数,方便调节,适合于进行各种数学处理,更重要的是具有更符合自然信号连续特性的过渡区.仿真实验表明,新阈值函数可有效地抑制噪声,去噪后的信噪比和均方根误差均优于传统小波阈值函数,具有较高的实用价值.     

基于一种新的小波阈值函数的雷达信号去噪

小波变换具有多分辨分析的特性和良好的时频局部化分析能力,在雷达信号去噪中得到了广泛的应用,但是常用的小波阈值法存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.在传统的软硬阈值函数基础上,提出了一种新的小波阈值函数,可较好地克服软硬阈值函数的缺陷,与已有的几种改进阈值函数相比,其计算简单、连续性好且便于调节,适合于进行各种数学处理.对Doppler信号的仿真实验表明,新阈值函数可有效的抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值.     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

一种基于新的小波阈值函数的图像去噪方法

在分析了硬域值、软域值小波去噪算法存在问题的基础上,提出了一个新的域值函数,该阈值函数在整个定义域内统一定义,表达式简单易于计算,同软阈值函数一样具有连续性,且是高阶可导的,便于进行各种数学处理.与硬软域值去噪方法相比,该改进的新阈值函数通过调节参数来调节阈值化小波系数与原始小波系数之间的恒定偏差以及过渡区内曲线的平滑...     

基于经验模式分解的R波识别及噪声消除

提出了一种新的心电信号R波识别方法,探讨了经验模式分解在心电信号R波识别领域的可行性,并结合该理论给出R波的识别算法,用MIT心电数据库中部分记录进行验证,取得了比较理想的效果.最后应用该理论处理心电信号噪声时,发现去噪的效果优于仅使用小波方法去噪.     

自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用

采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。     

基于遗传和声算法求解函数优化问题*

针对遗传算法和和声搜索算法各自的特点,提出了一种新的搜索算法——遗传和声算法（GAHS）。新算法利用遗传算法改进了和声算法中和声记忆库初始解的产生方式,同时对和声算法中新解的产生方式也作了改进;将此改进算法应用到函数优化问题中,并分别对六个测试函数进行了仿真,用于验证算法的可行性。仿真结果表明,遗传和声算法提高了函数优化的搜索效率,具有较高的寻优性能和较强的跳出局部极小的能力。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果.     

基于非线性能量算子的心电信号R波检测方法

将Marr小波变换和非线性能量算子相结合实现了心电信号的R波检测,心电信号的Marr小波分解信号很好地抑制了各种噪声干扰,结合非线性能量算子运算可突出了QRS波的特征点,使得阈值检测便于实施,利用修正策略提高了R波检测率,经MIT/BIH标准心律失常数据库验证,R波的检测率可达到99.7%,该方法对于心电信号的自动分析系统具有应用价值。     

心电信号的aTrous小波变换综合检测方法

心电信号反映了心脏有节律的活动。R波、P波和T波是去、复极时产生的突变信号,是典型的峰值奇异信号。信号的突变点检测是小波变换应用的一个重要方面。确定QRS波群的具体形态和起止点,检测P波、T波特征点是心电图分析的难点。研究了信号的二进样条小波按aTrous（多孔）算法进行的变换,构建了系列检测方法,来检测和识别QRS波群、P波、T波的具体的形态和位置。实验结果表明,所提出的综合算法具有较好的适应性,能很好地抑制基线漂移,消除高频干扰,克服了大T波、大S波、高U波波形自身病态因素对综合检测产生的影响。     

基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音增强研究

针对传统的小波包语音增强算法增强后的语音失真严重的问题,本文提出了一种基于自适应阈值和新阈值函数的小波包语音增强算法。该算法在小波包域将带噪语音加窗分帧,基于相邻帧快速傅立叶变换功率谱的互相关值,计算各帧存在语音的概率,然后通过语音存在概率对传统通用小波包阈值进行调整,使得阈值在非语音帧中较大,在语音帧中较小,实现阈值的自适应调整,可以在最大程度消除噪声的同时,尽可能的保留语音,减小语音失真。本文还设计了一种新阈值函数,克服了传统硬阈值函数不连续和软阈值函数会带来恒定偏差的缺点,进一步减小了语音失真。本文采用TIMIT 数据库和NOISEX-92 数据库中的语音和噪声进行了大量的模拟实验,主观评比和客观评比结果均证明本文提出的语音增强算法比现有的两种算法有更好的增强效果,采用本文算法增强后的语音失真更小,听觉效果更好。     

基于改进量子遗传算法的连续函数优化研究

针对一般量子遗传算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,研究了一种改进的量子遗传算法.该算法采用一种新的量子旋转门--Hε门对种群进行更新操作,可有效避免算法陷入局部最优解,提高算法的全局寻优能力.将该算法应用于几个典型复杂函数的优化测试结果表明,改进的量子遗传算法在对连续函数进行求解时,综合性能明显优于传统遗传算法和一般量子遗传算法.