一种同时消除脉搏波信号中呼吸基线漂移和高频噪声的方法

目的：基于光电容积脉搏波可以实现血氧饱和度等人体生理参数的无创检测。基于光电容积脉搏波测量时,由于信号采集过程中存在人体呼吸和仪器本身热噪声等干扰,脉搏波信号中存在着呼吸基线漂移和高频噪声,影响最终的人体生理参数测量精度。方法：因此提出一种在经验模式分解的过程中结合小波变换的方法,来同时消除呼吸基线漂移和高频噪声的影响。首先通过经验模态分解将脉搏波信号分解为若干内在模式分量,并分别判断出含有呼吸基线漂移和代表高频噪声的分量,对于代表高频噪声的分量采用类似小波变换的方法进行滤波,利用小波变换将含有呼吸基线漂移的分量分解,将代表呼吸基线漂移的小波细节置零,信号重构后就达到了同时消除呼吸基线和高频噪声的目的。利用自行研制的测量装置采集的脉搏波信号进行实验验证,并采用信号交直流比R和信号的频谱进行效果评价。结果：有效地同时消除了呼吸基线漂移和高频噪声。结论：该方法将有利于血氧饱和度等人体生理参数无创检测精度的提高。     

利用三次样条差值法抑制脉搏波基线漂移

目的脉搏波检测过程中,必须克服由于呼吸运动和身体移位会导致脉搏信号的基线漂移。本文提出一种基于三次样条差值的脉搏波基线漂移抑制方法。方法选择脉搏波的各个起始点为给定点,根据各个给定点的数值利用三次样条插值拟合出基线。然后用脉搏波在各个采样时间点上的采样值减去对应时间点上的基线函数数值,得到去基线的脉搏波波形。结果通过实际测量实验表明,脉搏波去基线后,基线比较平稳,波形比较稳定。结论三次样条差值法能有效抑制脉搏波的基线漂移,并且能够很好地应用在脉搏波实时检测中。     

自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用

心电信号是一种基本的人体生理信号,具有重要的临床诊断价值。然而,体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍。为了消除心电信号检测过程中带有的上述三种噪声,采用LM S自适应算法及小波变换理论,有针对性的设计了自适应滤波器、小波变换滤波器和自适应信号分离器等三种数字滤波器来滤除相应干扰。结果表明,对心电信号中存在的这三种噪声具有很好的滤波效果。     

基于小波阈值法的脉搏波去噪算法

目的消除可穿戴式脉搏波监测设备在连续测量中由于运动造成的运动伪差,保证设备准确性和稳定性。方法通过选取合适的小波基、小波最大分解层数、阈值函数和阈值方法,对脉搏波信号进行小波阈值处理,提出了一种基于小波阈值法去除脉搏波噪声的算法。并针对在脉搏波信号采集过程中出现的基线漂移、工频干扰和运动伪差,与加窗傅里叶变换去噪后的结果进行对比。结果在信噪比、均方差和平滑度等关键指标上,小波阈值法的效果更优。利用db9小波基对脉搏波信号进行6层小波分解,设置启发式阈值所得到的处理效果最好。结论该算法能够有效抑制工频干扰和运动干扰,使信噪比提高22 dB,均方差接近于0,且平滑度降为原来的11%,实现脉搏波信号采集中干扰的有效去除。     

小波包变换在消除心电图基线漂移方面的研究

本文提出一种利用小波包变换逼近信号消除心电图ECG基线漂移噪声的方法。该方法的基本思想是：通过对ECG信号进行多分辨率分析，利用所得到的一段或几段逼近信号充分逼近ECG信号中的基线漂移噪声的特性。从而消除某线漂移分景。通过实际记录的验证，该方法在不损害信号的其他成分下具有良好的效果。     

基于小波变换的脉搏波信号去噪

人体脉象信号是一种信噪比较低的非平稳随机信号,在分析脉象信号之前去噪是一项十分重要的工作。针对小波变换中的阈值法进行公式上的改进,并利用ZM—ⅢC型智能化中医脉象仪采集到的亚健康人群左关外桡动脉脉搏信号进行去噪处理,实验结果表明,改进后的阈值法可以取得更好的去噪效果。     

指端脉搏波的自适应滤波

本文介绍了二种取消指端脉搏波中噪声的自适应滤波器结构。自适应滤波从根本上使原始输入与参考输入之间的均方差达到最小，从而提取出信号、消去噪声。这里原始转入为一个带嗓的脉搏波，参考输入则选为与脉膊波中噪声成份相关的另一噪声。结果表明，自适应滤波可有效地移去脉搏波中的基线飘移和50HZ的电源干扰。     

基于脉搏波传播时间测量的特征信号处理算法的研究

目的针对目前加速度脉搏波特征点检测研究少的问题,本文提出一系列处理算法,并对加速度脉搏波关键点中的a、c两点进行了重点研究。方法通过对加速度脉搏波采用防脉冲移动平均、小波滤波等方法预处理后,采取差分阈值与小波系数模极大值相结合的方法,对关键点位置进行检测。实验处理数据源于对15名在校学生采集的60组容积脉搏波,通过本文算法进行处理、检测和验证。结果对于加速度脉搏波中关键点a、c两点的正确识别率达92％以上。结论本文所述信号处理算法能够对脉搏波传播时间测量中的特征信号进行快速、准确的检出,为新型医疗监护设备的开发设计提供了技术支持。     

基于DTCWT和cICA的光电容积脉搏波运动干扰消除算法

目的:随着穿戴医疗设备普遍被接受,在利用光电容积脉搏波描记法(PPG)测量血氧、心率等生理参数时,运动干扰与脉搏信号频率混叠问题尤为突出,为了在日常活动状态下得到准确的生理参数,消除运动干扰是最为重要的手段。方法:提出了一种基于双树复小波变换(DTCWT)和约束独立成分分析(cICA)的组合算法消除运动干扰。首先用DTCWT将含有运动干扰的两路(红光和红外)PPG信号分解为若干不同频带的分量;然后通过cICA方法,提取感兴趣的脉搏成分;最后通过最小均方误差自适应滤波器实现两路PPG信号重建。结果:由DTCWT+cICA恢复的PPG波形得到的心率值与无运动干扰时基本一致,而血氧饱和度值也与无运动干扰时最接近。结论:与DTCWT和cICA相比,DTCWT和cICA组合算法能更有效地消除PPG中的运动干扰。实验结果验证了方法的可行性和有效性。     

基于小波包变换与自适应阈值的ECG信号滤波算法研究

目的:在心电信号(ECG)的采集过程中,常常会受到噪声的影响,为了正确进行心电参数测量、波形识别和病情诊断,在低信噪微弱信号检测中必须要进行噪声抑制,提高信噪比.噪声的滤波处理是心电图分析的一个重要步骤.方法:本文提出了一种基于小波包变换及与分解层次相关的自适应阈值的去噪方法,利用小波包对心电信号进行分解,可以同时对信...     

基于小波变换的QRS波检测

目的　将小波变换应用于ECG信号QRS波检测,提高QRS波的正确检测率。方法　利用二进Marr小波对ECG信号按Mallat算法进行变换;从等效滤波器的角度分析了信号奇异点(R波峰值点)与其小波变换模极大值的关系;探讨二次微分小波与一次微分小波在奇异点分析时性能上的差异,在检测中还运用了一系列策略以增强算法的抗干扰能力。结果　经MIT/BIH标准心律失常数据库验证,QRS波的正确检测率高达99.8%。结论　小波技术在ECG信号消噪和精确定位显示良好的性能;不同的小波函数直接影响结果和后续的检测策略。     

基于经验参数和小波变换提取颈动脉波的时域特征

目的:为了解决应用小波变换进行颈动脉波自动检测运算量大的问题,提出一种改进的基于经验参数和小波变换的颈动脉波自动检波算法。方法:首先对脉搏波信号进行小波分解,再将小波分解的某细节信号按基线取绝对值,然后运用小波变换的奇异点检测原理确定前两个有效周期的极大值点位置,接着结合生理知识和实际经验对下一周期的极大值点加以预测,最后回到时域信号中,结合经验参数在一定范围内确定各特征点的位置。结果:经过对比分析发现本文主算法耗用时间比过零点法减少一半以上,较大地提高了运算速度。结论:该方法具有准确、方便、直观、运算量小等优点,由于可以不依赖于心电信号实现脉搏波自定位,因而特别适合单独进行脉搏波分析;结果表明,本方法在保证检测精度的前提下,让运算效率得到较大的改善,利于进行实时分析。     

基于对数域连续小波变换电路的心电图QRS波检测

为满足植入式心脏起搏器之类的医疗设备低功耗、实时处理等应用要求的需要,提出了基于低电压、低功耗对数域连续小波变换电路的心电图QRS波检测方法。为便于用模拟VLSI实现小波变换,用混合粒子群算法构造了类高斯一阶导数小波。以平衡式对数域积分器为积木块,设计了用于QRS波检测的连续小波变换电路,该电路由冲激响应为类高斯一阶导数小波函数的反褶及其伸缩的滤波器组构成。由该电路实现心电信号的小波变换,进行QRS波检测。仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于自适应小波神经网络的心电图检测法

自适应小波神经网络检测法就是利用小波函数取代通常神经网络中隐层的作用函数来实现的，通过网络的学习自适应地调整尺度参数和时移因子，提高了特征提取能力，因此，该网络可提高心电信号的检测率和可靠性。     

利用小波包提取脉象信号特征的方法

将基于小波包分析构造特征向量的方法应用到脉象信号分析中,阐述了构造方法,给出了实验数据.构造的特征向量具有较好的重复性与稳定性,可以较有效地区分正常人与心脏病人.     

Analysis of Electroencephalogram Based on Wavelet Spectrum and Wavelet Entropy

Based on discrete wavelet transform,both relative wavelet energy (RWE) and segment wavelet entropy (SWE) of electroencephalogram (EEG) are defined in this paper.The RWE provides quantitatively the info...