基于小波变换的ECG去噪法及仿真

为去除心电信号中的各种噪声,本文以小波变换的多分辨率分析为理论基础,利用自适应阈值调整小波变换系数,用调整后的系数进行心电信号重建。采用MIT-BIH数据库中的心电信号进行仿真、验证,有效地去除了噪声信号。与传统滤波器具去噪相比有明显的优越性。     

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.     

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。     

基于小波的体表胃电去噪

体表胃电信号是研究胃动力学特性和功能性胃疾病诊断的重要依据。本文在介绍了小波去噪基本理论的基础上,把小波变换应用于体表胃电信号去噪处理中。结果表明:小波去噪方法可以去除体表胃电中的高频噪声,从而有效地改善信噪比及提高了信号的分辨率。     

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。     

基于DSP的疲劳驾驶检测仪研制

通过设计一种高输入阻抗,低噪,抗干扰性强的前端表面肌电信号（SEMG）采集器将驾驶员的腰部肌肉疲劳信号采集到DSP处理器上.采用小波分析的方法确定肌肉疲劳过程中表面肌电信号的特征.选择与M波形状相似的gaus1小波函数,对其两个半波进行小波变换,分别分析两个半波在时域波形的拉伸程度,确定以小波变换尺度为主要依据的肌肉疲劳指数,实现疲劳状态在DSP处理器上的定量描述.从而实现疲劳驾驶检测.     

一种自适应的脑电信号噪声检测与去除方法

针对麻醉深度监测中脑电信号噪声的实时检测与去除的问题,提出了一种自适应的脑电信号噪声检测与去除方法。利用离散小波变换提取一段脑电信号的低频能量与高频能量,并针对信号的低频波段与高频波段,设置两组阈值,阈值能依据最近一段脑电信号的能量情况自适应地进行更新。最后根据低频能量与高频能量所在的范围,从而判断信号受干扰的等级与情况,并进行相应的去噪处理。结果表明,该方法能够较为准确地检测与去除脑电信号中的噪声干扰,并提高了计算的特征参数的稳定性。     

小波变换在心电信号去噪中的应用

本文以小波变换为基础.介绍了小波去噪的方法和步骤.并通过具体的实例分析,说明小波去噪的效果明显优于传统的滤波效果,软阈值去噪的效果明显的优于硬阈值去噪的效果.     

HRV信号R波检测的一种新方法

心率变异性信号的检测在临床诊断和生理研究中都有着重要的应用价值。利用信号奇异点与其小波变换的关系。作设计了心电信号的R波获取软件，实验效果好。     

自适应滤波在诱发脑电探测中的应用

用递归最小二乘(RLS)自适应算法和快速横向滤波(FTF)自适应算法对诱发脑电信号(EP)进行自适应滤波处理,从而有效的从测得的脑电信号(EEG)中检测出诱发脑电信号(EP)。通过MATLAB仿真并比较两种滤波方法滤波前后的波形,结果表明文中的方法能够较好的从平稳随机噪声背景中提取诱发电位信号(EP)。FTF由于具有结构简单、精度高、收敛速度快、收敛速度对数据的相关性不敏感等突出优点,滤波效果更满意。     

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。     

二次微分小波在心电图QRS波检测中的应用

叙述将小波变换应用于ECG信号检测QRS波。利用二进Marr小波对信号按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;探讨了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。在检测中运用了一系列策略以增强算法的抗干扰能力,提高QRS波的正确检测率。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％。     

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。     

双时值QRS波检出电路

本文介绍了一种结构简单，性能可靠的ＱＲＳ波检出电路，它使用两个不同时间常数的峰值检测器，一个作为阈值控制，另一个作为触发信号。由于将滤波后心电信号的多峰波形转换成单峰波形，避免了带通滤波器振铃效应引起的误触发。     

利用小波变换的方法检测心电信号的QT间期

主要介绍尝试一种新的方法对心电信号的QT间期进行检测。QT间期指心电波形中QRS波起点到T波终点这一段所对应的时间间隔,代表心室去极化过程。QT间期及其变异对于预测恶性心率失常具有一定准确性和临床意义。小波变换是一种信号的时间-尺度分析方法,它具有多分辨率的特点即对于信号的低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在信号高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。根据QT间期起始点的特点选择高斯函数的二阶导数作为小波基,并用其对心电信号进行多尺度变换,观察结果选择QRS波起点、T波终点特征明显的波形作间期检测对象。将检测结果转化成校正QT间期—QTC,转化后可进一步评测间期长短,对疾病进行预测。     

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。     

心电信号数字滤波处理方法

本文基于３８６心电系统，给出了一种实时处理心电信号的特定的数字低通滤波器及自适应陷波器的设计方法。该方法将数字低通滤波及自适应滤波结合起来处理心电信号，明显优于以往的整系数平滑滤波及模拟陷波等方法。该方法在８０３８６系统上运行后表明对于抑制高频肌电干扰、变频的工频干扰等具有很好的效果。     

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.     

基于DSP的大容量心电监护系统

新型的动态心电信号处理和存储系统，以TI公司出品的TMS320VC5509DSP芯片进行整个系统的控制和数字滤波，以仪用放大器AD620为前置放大，以低功耗Flash存储器K9K1G080UOM为存储器，在软件部分，采用离散小波变换的方法对信号进行处理，是一个存储量大，精度高，噪声低．共模抑制比高，抗干扰能力强的便携式家庭用心电监护系统，方便的实现了对病人实时动态的长时间监护，详细的介绍了软硬件构成，实用性强，性价比高。