小波变换在心电信号滤波处理中的应用研究

介绍用小波实现心电图信号滤波处理的方法。该方法采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段下的细节信号，去掉某些细节信号，再用小波逆变换恢复保留信号，就能实现心电信号的三种主要的消除。     

心电信号的小波变换滤波算法的改进

对心电信号的滤波算法进行了改进。在利用小波变换实现心电图信号滤波算法的基础上，增加了对2^3尺度下小波分解所得细节信号的模极大值对的检测功能，以修复因滤波受损的心电信号的QRS波。经MIT/BIH标准心电数据库验证，试验表明，该方法行之有效。     

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...     

基于小波变换的心电信号检测的应用研究

利用二进样条小波对信号按Mallat算法进行数字滤波，去除干扰。再利用动态的检测算法及规则对QRS波主要集中的2^3尺度下的QRS波进行检测。从而有效的提高QRS波的正确检测率。     

基于小波变换的心电信号检测的应用研究

利用二进样条小波对信号按Madlat算法进行数字滤波，去除干扰。再利用动态的检测算法及规则对QRS波主要集中的2^3尺度下的QRS波进行检测。从而有效的提高QRS波的正确检测率。     

小波变换在心电信号特征提取中的应用

采用分段阈值和模极大值对斜率判据相结合的补偿策略,提出了一种精确提取QRS波群特征值的算法.经过对MIT/BIH心电数据库和临床实测的心电信号的大量实验,结果显示即使在有严重噪声干扰的情况下,运用本算法也很容易实现对QRS波群特征的有效提取,特别是对R波峰具有相当高的定位精度(其误差不超过一个采样点)和分析精度(没有累积误差).     

基于小波变换的心电信号基线矫正方法

本文介绍一种基于小波变换的心电信号基线漂移去除方法。该方法利用小波变换多分辨分析的特性,将含噪声及基线漂移心电信号进行多尺度分解,结果表明,某尺度下的分解信号较好地反映了心电信号基线漂移,在重构过程中可直接将其去除。     

小波变换在表面肌电信号分类中的应用

针对肌电信号的非平稳特性,采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析。通过奇异值分解有效地提取信号特征进行模式识别,能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂摧旋、前壁外旋四种运动模式。实验表明,基于小波变换的奇异值分解方法是一种稳定、有效的特征提取方法、为非平稳生理信号的分析提供了新的手段。     

非线性小波变换在呼吸肌电信号中的应用

判定呼吸功能的关键在于呼吸模式的建立，呼吸肌电信号具有建立呼吸模式所需的信息，本文叙述了一种较好的呼吸肌电信号的降噪处理方法，即通过设置浮动阈值，对信号进行非线性小波变换，使信号在降噪的同时，又能使重建信号不会出现失真现象。     

基于小波变换的膈肌肌电信号降噪方法研究

膈肌肌电信号是分析和诊断呼吸疾病最科学及有效的数据之一,该信号往往受到被测对象心电信号的严重干扰.利用小波变换的分析方法,在对原始信号小波分解的基础上,针对各尺度小波系数的特点提出一种新的阈值滤波算法.对来自临床食道电极采集的膈肌肌电信号进行降噪处理,处理前后的时域信号对比以及频域的功率谱分析均表明,心电干扰信号能够被有效地去除,而膈肌肌电信号的信号特征得到较好地保留,为膈肌肌电信号的进一步分析处理创造了良好的条件.     

基于小波变换的心电信号准无损压缩算法

提出了基于小波变换的心电信号准无损压缩算法。在对原始信号进行一级小波分解的基础上，根据高频分量和低频分量所占位数的不同分别进行无损压缩。实验结果表明该方法失真度非常小，而且算法简单，运算速度快。     

ECG信号小波变换与峰谷检测算法的研究

本文在ECG信号检测过程中，将ECG信号在3尺度上的Haar小波分解的细节信号模极大值对检测与数学形态学峰谷检测相结合，提出了ECG信号小波变换与峰谷检测算法，该算法弥补了小波变换算法对ECG信号时域特征检测的不足，有效地提高了ECG信号检测的准确度。     

小波变换在心电图QRS波检测中的应用

作者利用信号的小波变换在多尺度边沿上的综合特性，提出了一种新的ＱＲＳ波检测法。有要用Ｍａｌｌａｔ快速算法获得原始ＥＣＧ信号在不同尺度上小波分解信号，将含有大部分高频ＱＲＳ波在多尺度上的分解信号送和一个线性自适应匹配滤波器，匹配滤波器的输出用于检测Ｒ波的位置。对ＭＩＴ数据库中的数据进行了检测，Ｒ波的检测率可达９９．８％。     

基于小波变换与形态学运算的ECG综合检测算法的研究

针对心电波形检测中小波变换算法的缺点 ,在 ECG特征点检测中 ,将原始信号在 3尺度上的 haar小波分解的细节信号模极大值对检测法与数学形态学峰谷检测相结合 ,提出了一种新的心电波形特征点综合检测算法 ,该算法弥补了小波变换算法对信号振幅检测上的不足 ,有效地提高了心电信号特征点检测的准确度。     

自适应提升小波用于心电信号除噪

人体心电信号随着检测状态及时间的变化显示出明显的非平稳性并伴随着大量的干扰信号.提升小波能很好的对心电信号进行时频定位,并且其运算速度比传统小波高出许多.本研究以提升小波变换为基础,构造了一种基于尺度的自适应提升小波,用它对心电信号（ECG）进行分解,使不同频带的信号显示在小波分解的不同尺度上,并在信号重构时利用一种新的阈值方法去除不同尺度上的干扰信号,从而获得较精确的心电波形,为心电信号的进一步处理奠定了基础.     

基于小波变换和似然无偏估计的运动心电信号伪差消除法

介绍了一种基于小波变换并结合似然无偏估计来消除运动心电信号中基线漂移和肌电噪声的新方法 ,且提出了评价心电消噪算法有效性的两个指标。该方法利用小波变换多分辨率分析的特性 ,将原始运动心电信号进行多尺度分解及单支重构 ,根据运动心电信号的自身特征 ,结合似然无偏估计针对不同的心电细节成分进行阈值消噪处理。研究结果表明 ,该方法能有效消除运动心电信号中的干扰成分 ,为进一步研究运动心电信号的特征识别分析提供了新途径。