一种基于特征增强的自适应阈值R波检测算法

为提高心电信号R波检测准确度,提出了一种基于特征增强的R波检测算法。首先经过小波分析去除心电信号的高频噪声和基线漂移,然后对信号进行差分运算,选取各数据点前后连续10个差分的最大和最小值做乘积运算,达到增强R波特征的目的,最后设定两个自适应阈值,对全部数据完成检测。实验结果:经过MIT-BIH Arrhythmia Database数据验证,R波检测准确度Acc可达99.57%,敏感度Se高达99.76%,真阳性率+P高达99.82%。将得到的结果与已有文献中的方法进行比较,本文算法简单,实时性好,检测准确率高,更符合实际临床应用的需求。     

基于小波变换和希尔伯特包络分析的QRS波检测算法

提出一种基于双正交小波变换和Hilbert变换的QRS波检测算法。首先，通过双正交小波变换分解与重构，消除高频噪声，同时突出R峰位置，构造出有利于QRS波检测的检测层。然后，对信号求差分和希尔波特变换，进一步抑制P波、T波以及基线漂移等噪声。最后，在计算得到的包络信号上根据自适应阈值及决策规则进行R峰检测。根据MIT-BIH心率失常数据库有标注的临床数据进行验证，QRS波检测结果准确率达到99.01%，同时算法具有不错的鲁棒性和实时性。     

基于小波分析和Hilbert变换的R波检测算法

提出了在心电信号中定位R峰的一种新的鲁捧算法.利用小波工具滤波,然后结合心电信号的一次微分和一次微分后的的Hilbert变换,使得R峰突出,P波和T波减弱.另外,噪音、基线漂移、运动伪迹都最小化,伪迹受到抑制.通过经验的R峰时间间隔,预估和应用幅度阈值可以很容易地将R峰找出来.用MIT_BIH心律失常数据库的纪录测试了该算法,平均检测率达到了99.91%.该算法可靠且实现简单,用于其他生理信号如心音信号分段也有较高的正确率.     

基于香农能量与自适应阈值的心电QRS复合波检测算法

针对现有心电QRS复合波检测算法对于一些信号异常的情况检测效果仍然不理想的问题,提出了一种基于香农能量与自适应阈值相结合的心电QRS复合波检测算法,以解决QRS复合波检测的低准确率问题。首先,从预处理后的信号提取香农能量包络;然后,结合改进的自适应阈值方法对QRS复合波进行检测;最后,根据QRS复合波增强后的信号定位所检测的QRS复合波的位置。使用MIT-BIH心律失常数据库的数据对所提算法进行性能评估,结果表明,所提算法即使在信号中存在高大的P波、T波、不规则心律以及严重的噪声干扰时依然能准确检测QRS复合波的位置,总体数据检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.88%、99.85%和99.73%,且该算法能够在保证准确率的情况下快速地完成QRS复合波的检测任务。     

基于小波变换和脊波变换的自适应图像去噪算法

为了克服单纯小波变换或脊波变换的不足,提出了基于小波变换和脊波变换的自适应去噪算法。实验结果表明,在处理点奇异性和线奇异性的图像时,该方法比单纯小波变换或脊波变换的阈值去噪算法更具优越性,在实际应用中更为有效。     

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。     

基于经验模式分解的R波检测算法

本文基于经验模式分解理论与自适用阈值检测原理,采用一种新的心电信号处理方法实现了对心电信号的预处理与R波的检测.该方法经MIT-BIH心电数据验证,可以降低高大P波,T波和基线漂移等噪声污染的影响,R波检测准确率高.     

基于小波变换的心电信号综合检测算法研究

目前小波分析已经用于心电信号（ECG）的R波峰点检测,但是对QRS波群的具体形态和起止点位置的检测研究较少,P波和T波的分析也是心电图计算机自动分析的难点.为解决心电信号各波形成分的综合检测问题,基于小波变换技术构建一系列检测方法、检测准则和阈值参数,检测和识别QRS波群、P波、T波的具体形态和位置.实验结果表明,所提出的综合检测算法具有较好的鲁棒性,能够较好地抑止或消除基线漂移、高频干扰等外部因素,以及大T波、大S波、高U波、波形融合等自身病态因素对波形综合检测产生的影响.     

基于DSP的心电信号R波检测新算法

根据多导联间心电信号相位的关系,算法选择其中的两个导联信号同时进行小波变换R波检测,最后比较这两个通道的输出得出R波检测结果.算法使用LMS自适应滤波进行消噪预处理,使得检测结果更精确.使用MIT-BIH心电数据库病变信号在DSP上进行测试,平均正确检测率达到了99.7%.     

心电信号中R波的自适应检测方法

阐述一种检测心电图中R波的方法,通过小波阈值去噪及小波分解与重构去噪法去除心电信号的噪声,使用差分阈值法对心电信号中的R波进行自适应检测,其中闽值的选取具有自更新的特性。对R波多检与漏检的分析,设计相应的辅助策略检测R波。使用MIT-BIH标准库中的心电数据对本方法进行仿真验证,结果表明：本方法能够准确有效地检测出心电图中的R波。     

基于3次B样条小波变换的改进自适应阈值边缘检测算法

针对含噪声图像边缘提取问题,提出了一种改进NormalShrink自适应阈值去噪算法。该算法首先通过小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数,利用边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进NormalShrink自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的Candy算子和传统的NormalShrink自适应阈值相比,本方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约6 db。     

基于小波包变换的自适应门限的语音激活检测

语音激活检测是语音信号处理的一个重要环节.在低信噪比的情况下,传统的检测方法已不适用.为了提高语音激活检测的性能和鲁棒性,针对主要由白噪声组成的噪声背景,提出了一种基于小波包变换的自适应门限的语音激活检测方法(VAD),它将语音信号进行小波包变换,得到各个子带信号,符个子带信号通过Teager能量算子(TEO)将有声部分强化,同时衰减无声部分,最后进行自适应门限判决.实验结果表明在低信噪比的情况下,算法能够正确判别语音段和噪声段.     

基于小波变换自适应门限信号预处理

在测控系统中遥测数据野点的存在给数据的进一步处理带来严重的困难,由于传统的野值剔除方法无法完全保留信号的高频信息,提出一种基于小波变换和矩分析理论的野值剔除新方法。该方法以原信号小波分解后的低频成分作为原信号的估计并对残差进行自适应野值剔除,将剔除野值后的信号重构,得到野值剔除后的理想信号。与传统方法相比,该方法既保留了信号的高频成分又有效剔除了野值。对固定门限和自适应门限两种野值剔除方法进行Matlab仿真比较,结果表明,自适应野值剔除方法对数据野值剔除具有很好的效果。     

基于角点检测和自适应阈值的新闻字幕检测

目前用于提取新闻视频帧中字幕的方法准确率和检测速度普遍较低,尤其对于分辨率和对比度较小的标题文字,检测效果很差。针对上述问题,提出一种基于角点检测和自适应阈值的字幕检测方法。该方法利用角点检测确定标题帧中的文字区域并进行灰度变换,利用自适应阈值的方法对其进行二值化,得到OCR可识别的文字图片。实验表明,该方法可以快速有效地提取出分辨率和对比度较小的新闻视频标题字幕。     

基于自适应阈值的船舶轨迹异常点检测算法

定位技术的快速发展催生了轨迹大数据,轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要。目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法,没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化,仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点,甚至出现检测错误的情况,算法鲁棒性较差。针对现有问题,本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法（Trajectory Outlier Detection Algorithm based on adaptive Threshold, TODAT）。TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响,采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度,同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制。基于真实船舶数据的实验结果表明,本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值,有效检测出全部异常点,大幅度提高轨迹数据的质量。     

基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法

将因果检测法与双阈值法相结合,提出了一种基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法.首先,利用相邻两帧之间的帧间差异值对突变和渐变进行预检;然后,加入渐变检测容忍度、边缘和非相邻帧间差异值等信息,对初检结果进行复检,排除闪光灯、剧烈物体运动、淡入、淡出以及溶解等造成的误检和漏检,以提高整体检测效果.实验结果表明,与传统的双阈值镜头检测方法相比,本方法可获得更好的检测性能.     

基于窗口Hough变换与阈值分割的矩形识别算法

提出一种基于窗口霍夫变换与阈值分割自动识别图像中的矩形策略： 通过图像窗口霍夫变换,提取霍夫图像的峰值（对应原始图像的线段）,当四个峰值满足某些几何条件时,则检测出矩形;对图像进行阈值分割,将分割结果与霍夫变换的矩形做拟合修正.对不同成像背景和光照环境下图像的集成测试结果表明,本策略能够很好地抑制在多种自然光照不均和拍摄角度造成的干扰.且采用了缩略图计算,降低了逐像素运算的时间复杂度,可满足实时性要求.该技术可运用在实时准确裁剪银行票据目标等各个需要快速识别矩形的工程领域.     

子波分析在脑电图癫痫波提取中的应用研究

利用子波和子波变换的性质，并根据其对一小段医学信号的异常信号，可以灵敏地通过子波系数反映出来的特点，将子波分析应用于脑电图（ＥＥＧ）信号处理，把癫痫波从常规ＥＥＧ信号中提取出来，文中给出子波变换分析ＥＥＧ信号的实例，理论和实验表明，利用子波变换检测常规ＥＥＧ中的病理波有独到之处。