基于提升小波的心电信号基线漂移的去除方法

目的：避免传统小波变换基于卷积算法中的冗余计算,同时去除心电信号（ECG）在采集中混入其中的基线漂移噪声。方法：根据提升小波变换采取双小波基函数结合的方法,经分解、含噪声子带系数置零、逆变换形成去噪的心电信号。结果：运用MATLAB环境对MIT-BIH数据库提供的心电信号数据及基线漂移噪声信号bw进行去除基线漂移仿真验证,其基线漂移均被有效去除。结论：ECG信号经该方法处理后其所含有的基线漂移噪声被准确去除,且原信号中的波形信息被有效保留,可为心电信号特征参数的检测提供帮助。     

小波变换模极大值算法用于胎儿心电信号提取的研究

目的：研究采用小波变换模极大值算法如何从母体腹部信号中提取出胎儿心电信号。方法：根据母体腹部信号中母体心电和胎儿心电在小波变换下具有的不同特性,首先对母体腹部信号进行小波分解及模极大值检测,对检测结果进行处理,抑制某些与胎儿心电相关的极大值点而去除相应的信号奇异性,然后采用Mallat交替投影法使用处理后模极大值重构小波系数,进而重构信号,识别出母体腹部信号中的母体心电信号和胎儿心电信号。结果：使用临床数据对该方法进行测试,结果表明,基于单通道信号的小波变换模极大值算法能够识别母体腹部信号中的胎儿心电信号。结论：同时与传统的基于多通道信号的提取方法相比,不存在多通道信号相关性对提取结果的影响,但是该方法也存在一些不足之处,有待于进一步研究。     

基于小波变换的心电信号去噪法

目的：运用小波阈值变换对心电图进行去噪。方法：采用软、硬阈值折衷的阈值函数及自适应的阈值策略对心电信号中的不同噪声进行滤除。结果：仿真结果证明此方法去噪效果较好。结论：小波阈值变换能够较好的处理心电信号等非平稳信号。     

运动心电信号特征提取的小波变换方法

介绍了小波变换的基本原理以及基于高斯型函数的一阶导数的二进小波变换的算法,并在运动心电信号特征参数的识别中应用该小波变换方法,研究表明小波变换方法对于消除运动心电信号中基线漂移和噪声的效果是十分明显的,这为进一步研究运动心电信号的特征识别提供了新的途径。     

基于小波变换系数的心电信号基线漂移噪声去除方法

目的：心电信号（ECG）是临床诊断心血管疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性,因此在心血管诊断中必须先对ECG信号中的基线漂移进行矫正。方法：利用DB3小波对心电信号进行分解,根据分解的特点,将低频小波系数置零,然后重构形成新的ECG信号。结果：将该方法用于MIT-BIH的ECG记录,结果显示能够较好地滤除ECG信号中的基线漂移噪声。结论：该方法可以准确地去除基线漂移分量,并保留ECG的波形变化,为后续的ECG自动检测奠定了基础。     

基于平稳小波变换的自适应心电信号去噪方法

针对小波变换的阀值去噪在心电信号消噪中的缺陷,提出将平稳小波变换和自适应滤波方法相结合的心电信号消噪方法。平稳小波变换有效地抑制了传统离散正交小波变换易产生Gibbs振荡现象。在高尺度的平稳小波分解系数中引入了自适应滤波,既消除了基线漂移噪声,又较好的保持了心电信号的低频低幅的P波、T波及ST段波的形态。这对于进一步分析心电信号的其他特征信息具有重要作用。     

小波变换和非负矩阵分解在心电信号应用的对比分析

为了对心电检测过程中含噪声心电信号进行有效分离,本文结合小波变换和非负矩阵分解（NMF）算法特点及心电信号特征,对比分析两种分析方法在心电信号分析中的应用.针对心电信号自动分析和处理,采取基于小渡分析和基于非负矩阵分解的两种心电信号分离方法,在含有噪声的信号中提取有用的心电信号.     

心电信号的非线性小波检测方法

将非线性小波方法应用于心电信号的检测。利用二进Daubechies小波对有高频噪声干扰的心电信号按Mallat算法进行小波分解;探讨了非线性小波检测方法;结合Lipschitz指数判据,将其应用于高频干扰心电信号的去噪,实现了滤除噪声的同时又有效地恢复了心电信号。     

小波变换在生物医学信号中的应用

小波变换是近年来发展起来的一种新的信号分析工具,本文结合生物医学信号与小波变换的特点,闸述了小波变换在生物医学信号特别是心电信号检测与去噪、图像增强和压缩中的应用及前景。     

基于小波分析与自适应滤波的胎儿心电提取

目的:利用小波分析与自适应滤波算法相结合从母体腹部信号中提取胎儿心电。方法:首先对母体腹部信号和胸部信号做5层平稳小波分解,然后在每层小波系数引入最小均方误差(LMS)算法对应滤波,最后将小波系数重构获得胎儿心电。结果:使用临床数据进行验证,结果表明,基于小波分析与自适应滤波的算法能够识别母体腹部信号中的胎儿心电信号。结论:该方法与LMS算法相比提取效果更好,尤其对母体心电波形与胎儿心电波形重合部分改善明显。另外,该算法计算简单,易于实现,保持了较高的实时性。     

ECG信号预处理的综合实现方法

体表电极检测到的ECG信号常含有不同类型的干扰，因此，检测分析前要进行预处理。文中采用数字滤波处理，在前人工作基础上进行了归纳，全面详细地阐述了对心电信号进行带通滤波、微分、平方非线性放大、移动窗积分等一系列预处理措施；用matlab验证来自MIT—BIH数据库的心电信号的处理效果。由结果可知．用文中方法消噪的同时又有效地恢复和放大了波形特征信息，优化了心电波形，为后继检测和分析提供了更加可靠的依据。由于其简单易行，为临床实现提供了重要的现实依据。     

改进小波阈值在心电信号去噪中的应用

心电信号在采集过程中易受到外界环境的干扰,这影响对心电信号的分析与处理,而传统软硬阈值函数处理后存在信号质量不高,阈值处连续性差的缺陷,故提出一种改进的阈值函数小波去噪法,具有较好的调节性和连续性,有效解决了传统软硬阈值函数的不足。通过大量数据进行Matlab仿真,并将多种处理方法进行比较,结果表明改进的阈值函数可以提高去噪效果,优于传统的软硬阈值去噪。     

Variational mode decomposition based ECG denoising using non-local means and wavelet domain filtering

This paper presents a novel electrocardiogram (ECG) denoising approach based on variational mode decomposition (VMD). This work also incorporates the efficacy of the non-local means (NLM) estimation and the discrete wavelet transform (DWT) filtering technique. Current ECG denoising methods fail to remove noise from the entire frequency range of the ECG signal. To achieve the effective ECG denoising goal, the noisy ECG signal is decomposed into narrow-band variational mode functions (VMFs) using VMD method. The idea is to filter out noise from these narrow-band VMFs. To achieve that, the center frequency information associated with each VMFs is used to exclusively divide them into lower- and higher-frequency signal groups. The higher frequency VMFs were filtered out using DWT-thresholding technique. The lower frequency VMFs are denoised through NLM estimation technique. The non-recursive nature of VMD enables the parallel processing of NLM estimation and DWT filtering. The traditional DWT-based approaches need large decomposition levels to filter low frequency noises and at the same time NLM technique suffers from the rare-patch effect in high-frequency region. On the contrary, in the proposed framework both NLM and DWT approaches complement each other to overcome their individual ill-effects. The signal reconstruction is performed using the denoised high frequency and low frequency VMFs. The simulation performed on the MIT-BIH Arrhythmia database shows that the proposed method outperforms the existing state-of-the-art ECG denoising techniques.     

ECG信号分析的参数模型法

本文介绍了一种新的ＥＣＧ信号分析方法，称为参数模型法，它是用一组模型参数来表示ＥＣＧ信号，从而简化分析工作。运用本文建模方法得到的参数（Ｚ域上的一组零极点），能够很好地体现原始波形的时域特征。如果将这些参数进行聚类，它们分别将对应于时域上的Ｐ，ＱＲＳ．Ｔ波。另外，通过建模，有效地滤除了原来信号中带有的５０Ｈｚ噪声。     

12导联同步心电信号自动检测技术的研究

论述基于ＰＣ机的标准十二导联同步心电图自动检测系统的构成，本系统软件采用Ｗｉｎｄｏｗｓ开发平台面向对象的程序设计方法，从整体结构上分析实现ＱＲＳ复合波、Ｐ波、Ｔ波以及ＳＴ段的检测，实现心电信号的自动分析。内容涉及心电信号预处理技术、波形特征参数检测技术和波形模式识别技术，介绍小波变换在波形特征点识别中的应用方法。     

小波阈值去噪技术研究及其在生物医学信号处理中的应用

探讨小波阈值消噪技术的原理,总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式.研究了它们的性能及特点.用心电信号作为实例,说明小波消噪技术有良好的效果,最后对小波消噪技术的进展进行了展望.