基于小波变换的膈肌肌电信号降噪方法研究

表面肌电信号检测电路的噪声抑制与干扰消除方法近年来，随着生物医学工程领域的发展，越来越多的研究利用表面肌电信号（sEMG）进行肌肉活动的监测与分析。

然而，在进行sEMG信号检测的过程中，常常会遇到噪声和干扰的问题，这给信号的准确性和可靠性带来了挑战。

本文将介绍一些常用的方法来解决这一问题，包括滤波技术、信号放大技术以及传感器位置优化等。

一、滤波技术在sEMG信号检测中，噪声是最主要的问题之一。

噪声来源包括肌电信号本身的噪声、运动伪差、环境电磁干扰等。

为了抑制这些噪声的影响，滤波技术是一种常用的方法。

常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。

低通滤波器用于抑制高频噪声，将sEMG信号中的高频成分滤除，保留低频成分。

高通滤波器则用于去除低频噪声和直流偏移，保留高频成分。

带通滤波器则结合了低通和高通滤波器的功能，仅保留特定频率范围内的信号，减少干扰的影响。

二、信号放大技术在sEMG信号检测中，信号的幅度通常较小，一般在微伏级别。

因此，为了提高信号的强度，通常需要采用信号放大技术。

常见的放大器有运算放大器、差分放大器和仪表放大器。

运算放大器可以通过调整反馈电阻和输入电阻的比值来调节放大倍数。

差分放大器可以抑制共模干扰信号，提高信号的纯净度。

仪表放大器则具有更高的放大倍数和更低的噪声，适用于对信号质量要求较高的应用场景。

三、传感器位置优化传感器的位置对sEMG信号的质量有着重要影响。

合理选择传感器的放置位置，可以减少干扰的影响，提高信号的稳定性和准确性。

在实际应用中，传感器应放置在目标肌肉的中部，避免过远或过近的放置。

同时，应尽量避免与其他肌肉的干扰，尽量采用双极电极、三极电极等专用的表面电极。

此外，注意保持传感器与皮肤的密切接触，以提高信号的传输效率。

选用合适的导电凝胶或导电贴片，确保稳定的信号采集。

综上所述，针对sEMG信号检测电路的噪声抑制与干扰消除问题，可以采用滤波技术、信号放大技术和传感器位置优化等方法来改善信号的质量。

本科毕业设计（论文）基于小波变换的脑电信号去噪方法燕山大学毕业设计（论文）任务书：表题黑体小三号字，内容五号字，行距18磅。

（此行文字阅后删除）摘要摘要脑电信号(EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其中包含了大量的生理和病理信息,并可以用许多特征量来描述其特征信号。

通过脑电分析来认识脑的活动是一种有效的无创手段。

人体脑电信号非常微弱，为了提高脑电信号的性能和检测效率，必须对脑电信号进行去噪处理。

小波理论的形成是数学家、物理学家和工程师们多学科共同努力的结果，现在小波分析正运用在众多自然科学领域，已经成为当前最强有力的分析工具之一，而且还在继续蓬勃向前发展着。

研究小波的新理论、新方法以及新应用具有重要的理论意义和实用价值。

在噪声中如何准确地检测到信号一直是信号处理领域所关心的内容，小波变换由于具有良好的时频局部化特性，能够对各种时变信号进行有效的分解，从而较好地将信号与噪声加以分离，获得满意的去噪效果。

本文对小波分析在脑电信号去噪中的应用进行了较为深入研究和讨论。

本文首先介绍了小波基本理论和基于传统小波分析的信号去噪原理以及几种常用的方法。

在几种方法中，因小波闭值去噪法，原理简单易行，效果较好且是本文研究的其他几种小波分析方法去噪处理的基础，所以本文在基于MATLAB实验平台上选取实验效果较好的小波函数，在不同阐值和阐值函数的情况下对这种方法做了较为详细地脑电信号去噪比较研究。

小波变换是一种信号的时间一尺度分析方法，具有多分辨率分析的特点，对信号具有自适应性。

本文提出了一种基于正交小波变换的脑电信号去噪方法。

试验表明，该方法具有很好的有效性。

关键词：脑电信号;小波变换;去噪燕山大学本科生毕业设计（论文）AbstractThe Electroencephalograph (EEG) is the total reflenction of brain nerve cells,through the electric signal record electrode from scalp.It contains a great deal of physiology and pathologic information, and we can use many characteristics quantity to describe its specificity. EEG analysis is an effective noninvasive approach for us to understand the mechanism of brain activity.The EEG signal is one of mini-voltage.In order to improve the performance of EEG and increase the measure efficiency,we must eliminate the noise in EEG.The theory of the wavelet originates with mathematicians, physicists and engineers together, and now,the wavelet analysis is very popular in many fields of science as one of the most efficient tool to analysis or deal the problem, furthermore, it will still progress forward in the future. To study the new theory, methods and applications of wavelets is of great theoretical significance and practical value.Estimating the original signals from noise has always been an important part in the field of signal processing. Because of it's fine time-frequency localization characteristic, wavelet transform can effectively discriminate signals from noise and achieves pretty good performance.This paper chiefly studying the application of wavelet analysisin EEG signalde noising.Firstly ,this paper introduce the theory of wavelet and principle of signal denoising based on wavelet, and then studying several denoising methods. Because threshold denoising has simple algorithm and good denoising result, moreover it is the base of other denoising methods discussed in this paper, this paper make a comparison study of EEG signal denoising based on MATLAB platform, using diferent threshold functions and threshold value,but using one wavelet function.Wavelet transform is a kind of analytical tool in time-scale domain.It has the feature of multi-resolution analysis and the adaptaion characteristic for signal.A noise rejection method with positive-join wavelet transform was燕山大学本科生毕业设计（论文）proposed here.Experiments show that the proposed method has good efficiency. Key words：EEG;wavelet transform;noise rejection摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1引言 (1)1.2小波变换的背景 (2)1.3信号处理的背景 (4)1.4脑电信号去噪 (5)第2章小波变换 (6)2.1时频分析方法 (6)2.1.1 短时傅立叶变换(STFT) (6)2.1.2 Wigner-Ville 分布 (8)2.1.3 小波变换的思想 (9)2.2连续小波基函数 (11)2.3小波变换 (12)2.3.1 连续小波变换 (12)2.3.2 离散小波变换 (13)2.3.3 二进小波变换 (14)2.4多分辨率分析与离散小波快速算法 (14)2.4.1 多分辨率分析 (14)2.4.2 离散小波变换的快速算法 (16)2.5M ALLAT 的快速算法 (17)2.6本章小结 (18)第3章基于小波变换去噪方法的研究 (19)3.1经典的滤波去噪方法 (19)3.2基于小波变换模极大值去噪方法的研究 (20)3.2.1 小波变换模极大值的定义 (20)3.2.2 模极大值随着尺度的变化规律 (21)3.2.3 一种新的子波域滤波算法 (24)3.3小波阈值去噪方法的研究 (26)3.3.1 小波阈值去噪处理的方法 (26)3.3.2 软阈值的选择方法 (28)3.3.3 噪声在小波分解下的特性 (29)3.3.4 小波函数的选择 (30)3.4利用小波包进行信号消噪处理 (34)3.4.1 小波包变换的基本原理 (34)3.4.2 小波包的定义 (35)3.4.3 运用小波包消噪 (36)3.5本章小结 (37)第四章脑电信号去噪 (37)4.1脑电信号 (37)4.1.1 脑电信号背景 (37)4.1.2 脑电信号的特征与采集 (38)4.1.3 脑电信号预处理 (41)4.2小波去噪的MATLAB仿真 (44)4.2.1 Matlab的小波分析 (44)4.2.2 Matlab仿真去噪 (45)4.3本章小结 (49)结论 (49)参考文献 (50)致谢 (51)附录1 (51)附录2 (51)第1章绪论第1章绪论1.1引言脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。

MATLAB小波变换信号去噪引言小波变换是一种多尺度分析方法，广泛应用于信号处理领域。

由于小波变换具有良好的时频局部性质，可以将信号分解为不同频率和时间分辨率的成分，因此被广泛应用于信号去噪领域。

本文将介绍如何使用MATLAB进行小波变换信号去噪的方法。

MATLAB中的小波变换在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox中的wavedec函数进行小波分解，使用wrcoef函数进行重构。

具体步骤如下：1.导入待处理的信号数据。

2.选择适当的小波基函数和分解层数。

3.使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到分解系数。

4.根据阈值方法对分解系数进行去噪处理。

5.使用wrcoef函数对去噪后的分解系数进行重构，得到去噪后的信号。

6.分析去噪效果并进行评估。

下面将逐步详细介绍这些步骤。

选择小波基函数和分解层数小波基函数的选择在小波分析中非常重要，不同的小波基函数适用于不同类型的信号。

常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波、db2小波等。

根据信号的特点和分析需求，选择合适的小波基函数是非常重要的。

在MATLAB中，可以使用wname函数查看支持的小波基函数。

可以通过比较不同小波基函数的性能指标来选择合适的小波基函数。

常见的性能指标包括频率局部化、时频局部化和误差能量。

选择分解层数时，需要根据信号的特点和噪声的程度来决定。

一般而言，分解层数越高，分解的细节系数越多，信号的时间分辨率越高，但运算量也会增加。

小波分解使用wavedec函数对信号进行小波分解。

函数的输入参数包括待分解的信号、小波基函数名称和分解层数。

函数输出包括近似系数和细节系数。

[C, L] = wavedec(x, level, wname);其中，x是待分解的信号，level是分解层数，wname是小波基函数名称。

C是包含近似系数和细节系数的向量，L是分解的长度信息。

根据分解层数，可以将分解系数划分为不同频带的系数。

Ａｂｓｒ ｃ ：Ｉ ｒ ｅ ｏ ｅｉ ｎ ｔ ｉｅ ｉ ｔ ａ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｌｍｉ ａｅ ｎｏｓ ｎ ＥＭＧ ｎ ｌ ｅ ａｌ ｆｔ ｅ ｓｇ ａ ，Ｗ ａ ｅｅ — ｏ ｉ ａ ｄ ｈｏｄ ｄ ｔｉｓｏ ｈ ｉｎ ｌ ｖ ｌ ｔｄ ｍａｎ ＥＭＧ ｅ ｎ ｉｉ ｉｇ ｄ — ｏｓｎｇｕｓｎ ｈ ｄ ｅ ｒ ｏ ｄｅ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｉ ｄ ｎ Ｍａ ｋ ｖ ｍｏ ｌｉ ｒ ｐ ｓ ｄ． Ｔ ｅ ｃ ｒｅａ ｉｎ ｂ ｔ ｅ ｖ ｌｔｃ ｅｆｃｅ ｔ ｓ ｍｏ ｅｅ ｔ ｈ ｏ ｒｌ ｔ ｅｗｅ ｎ ｗａ ｅ ｅ ｏ ｆ ｉｎ ｓ ｉ ｄ ｌｄ ｗｉｈ ＨＭＭ ．Ｔｈ ｄ ｌ ｏ ｉ ｅ ｍｏ ｅ
Ｖｏ． Ｎｏ １ １ ３１ ．１
ＮＯ ． ２ Ｏ Ｖ Ｏ１
２１ ０ ０年 １ １月
基 于 小 波 域 隐 马 尔 科 夫 模 型 的 肌 电信 号 滤 波
罗 志 增 ，王 占玉
（ 州 电子 科 技 大 学 机 器 人 研 究 所 杭 摘 杭州 ３０１） １０ ８
要 ：为 了 消 除肌 电信 号 中的 噪 声并 且保 留信 号 的细 节 信 息 ， 文提 出 了基 于 小 波 域 隐 马 尔 科 夫 模 型 的 肌 电信 号 消 噪 方 法 。 本
参 数 影 响 的某 些 变 量 是 可 见 的 ， 每一 个 隐含 参 数 在 可 能
１ 引
言
输 出变量 上都 有 一 概 率 分 布 ， 以从 输 出变 量 也 可 以推 所
测 出隐含 参数 的一些 信息 。
表面肌电信号（ｕｆ ｅｅ ｃ ｏ ｙｇ ｐｙＳ Ｍ ） ｓｒ ｃ ｌ ｔｍ ｏｒ ｈ ，Ｅ Ｇ 是从 ａ ｅｒ ａ
ｐ ｒ ｍ ｅｅ ｓａ ｅ ｅ ｔ ａｅ ｓｎ ｐ ｃａｉｎ— ｘｍｉａｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｈ ｖ ｌｔｃ ｅ ｆ ｉｎ ｓ ｏ ｈ ｅ ｌｓｇ ａ ｒ ａ ａ ｔｒ ｒ ｓｉ ｔｄ ｕ ｉ ｇ Ｅｘ ｅ ｔｔｏ Ｍａ ｉ ｚ ｔｏ ｌｏ ｈ ａ ｄ ｔ ｅ ｗａ ｅ ｅ ｏ ｆ ｃ ｅ ｔ ｆｔ ｅ ｒ ａ ｉｎ ｌａｅ ｍ ｉ ｉ ｃ ｍｐ ｔｄ ｕｓｎ ｙ ｓａ ｓｉ ｔ ｎ． Ａｔｌｓ ，ｄ — ｉｅ ｏ ｕ ｅ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｉｎ ｅ ｔｍａ ｉ ｏ ａ ｔ ｅ ｎｏｓ ｄ ＥＭ Ｇ ｓ ａ ｈｉｖ ｄ ｔ ｒ ｕ ｈ ｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｈ ｖ ｌｔｃ ｅｆ— ｉ ｃ ｅ ｅ ｈ ｏ ｇ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ｉ ｔ ｅ ｗａ ｅｅ ｏ ｆ ｎｇ ｉ ｃｅ ｔ ． Ｅｘ ｅ ｍｅ ｔｒ ｓ ｌ ｈ ｗｓ ｔ ｔ ｏｓ ａ ｅ ｅ ｉ ｉ ｔｄ ｅ ｅ ｔｖ ｌ ｔ ｈ ｍｅｈ ｄ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｓ ｐ ｐ ｒ ｉｎｓ ｐ ｒ ｎ ｅ ｕ ｔ ｏ ｈａ ｎ ｉｅ ｃ ｎ ｂ ｌｍ ｎａｅ ｆ ｃｉｅｙ ｗｉ ｔ ｅ ｉ ｓ ｈ ｔ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｈｉ ａ ｅ ， ｗｈ ｃ ｓ ｂ ｎ ｆｔｆ ｒｆ ｒｈ ｒｅ ｔａ ｔｏ ｎ ｔｅｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｆｔｅ ｓｇ ａ ． ｉｈ ｉ ｅ ｅ ｏ ｕ ｔ ｅ ｘ ｒ ｃｉｎ ａ ｄ ｐａｔｒ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｏ ｈ ｉｎ １ ｉ ｉ Ｋ ｅ ｒ ｓ：ＥＭ Ｇ ；ｗａ ｅｅ ｏ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ｖ ｌ ｔｄ ｍａ ｎ；ＨＭ Ｍ ； ＥＭ ｌｏ ｉｈ ａ ｇ ｒｔ ｍ

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第 ６ ０１ 期
・５ ・ ｌ
基 于小 波变换 的 多焦视 觉 电生理 信 号去 噪研 究
张思亮’ ，张思杰 ，陈振 华
（ ．重 庆 市 自来 水公 司 ，重庆 ４ ０ １ ；２ １ ０ ０ ３ ．重庆 大 学通信 工程 学 院）
摘 要 ：多焦视 觉电生理信号具有较 强的随机性和 背景 噪声 ， 又属 于非线性 、 且 非平稳 的微弱信号 ， Ｆ ｕｉ 变换来进 用 ｏｒｒ ｅ
行去噪 处理其效 果不是特别理 想。小波变换（ ） ｗＴ 具有优 良的时 间一频域分析 和 多分辨分析特性 ， 可以用来处理非平稳 随机信 号 ， 能获得更 多的、 具有诊 断价值 的信 息 ， 因此 ｗＴ成为 多焦视 觉 电生理信号的一种可行有效的去噪处理方法。文
章基 于小波 变换 的理论分析 ， 究了它在 多焦视 觉电生理信号去噪处理 中的应 用。 实验 表明 ， 多焦视 觉电生理信号的 研 在
噪 声 去 除上 小 波 变换 技 术是 很 有 效 的 。
关键词 ：小波变换 ；多焦视觉 电生理信号 ；多分辨分析 ；去噪
Ｄｅ ｎ ｉｉ ｇ － ｏ ｓｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｆ Ｍ ｕｌｉｏ ａ Ｖｉｕａ ｅ ｔ Ｏ ｓ ａ ｃ ｏ ｔｆ ｃ ｌ ｓ ｌ Ｅｌ ｃ ｒ ｐｈｙ ｉ Ｏ ｉ ａ ｇ ｌ Ｂａｓ ｄ ａ ｌ ｔ ｓ０ｌ ｇ ｃ ｌ Ｓｉ ｎａ ｅ ｏｎ Ｗ ｖｅｅ Ｔｒ ａｎｓｏ ｍ ｆｒ
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心电信号噪声处理的研究心电信号是人体电生理学的一个重要指标，具有非常重要的临床应用。

但是由于心电信号的特点，如低幅度、高频、复杂多变等，在信号采集和传输过程中往往会被各种噪声所干扰，因此如何有效地去除噪声、提高心电信号的质量是心电学研究的重要问题之一。

下面将介绍几种心电信号噪声处理的研究方法。

1. 滤波法滤波法是经典的信号处理方法，可分为模拟滤波和数字滤波两种。

模拟滤波通过信号的直接传输，利用电路元件对不正常的频率部分进行削弱，在心电信号中常用的模拟滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

数字滤波器则是将心电信号进行采样后，对采样后的数字信号进行处理，常见的数字滤波器有FIR（Finite Impulse Response，有限脉冲响应）滤波器和IIR（Infinite Impulse Response，无限脉冲响应）滤波器。

滤波法在一定程度上能够降低噪声对心电信号的干扰，但是会存在信号畸变、滤波器的相应时间等问题。

2. 小波变换小波变换是一种新的信号处理方法，可以将信号分解成不同频率的子带信号，从而更好地识别和去除噪声。

小波变换在信号处理方法中相对于较传统的方法具有以下特点：能够在时域和频域同时处理信号，解决滤波器相应时间和畸变的问题；能够有效的去除噪声和提取信号特征，使信号质量更加稳定和可靠；计算量较小，节省计算资源。

因此小波变换被广泛应用于心电信号的处理中。

3. 基于独立成分分析的方法独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是一种基于统计学原理的信号处理方法，它可以将信号分解成多个独立成分，从而识别信号中与噪声无关的成分，将其分离出来。

独立成分分析在心电信号处理中的应用可以有效地去除干扰和噪声，提高心电信号的可靠性和精度。

但是，ICA算法的复杂性较大，需要配合其他算法进行优化和改进。

4. 基于人工智能的方法人工智能在信号处理中的应用也得到了越来越多的关注和研究。

文章 编号：１０ ．３ ３（０ ６ ０ — ３ ．４ ０ ７２ ７ ２ ０ ） ６０ ００ ０
基 于小波 变换 的脑 电信号 降噪方法 的研 究
高振斌 ，贾 希 ，贾志成
（ 河北工 业大学 信息工程 学院 ，天津 ３０３ ） ０ １０
摘要
通过 小波 变换 方法对 左右手运 动想 象脑 电信 号进行 降噪．在对 各种 小波 闽值 降噪方 法 （ 固定 阈值形 式
维普资讯
第３卷 第６ ５ 期
、０ ．５ 『１ ＮＯ ６ ３ ．
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２０ 年 ｌ 月 ０６ ２
Ｄｅ ｅ ｅ ０ ６ ｃ ｍｂ ｒ ２ ０
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脑 电 （Ｅ ）中蕴涵着丰富的生理 、心理及病理信息 ，脑 电信号的分析及处理无论是在 临床上对 一 ＥＧ 些脑疾病的诊断和治疗 ， 号存在非平稳性且极
易受到 各种噪声干扰 ， 别是 工频干扰 ．因此消除原始脑 电数据 中的 噪声 ，以更好地获取反映大脑活 动 特 和状态的有用信息是进行 脑电分析 的一 个重要前提 ｎ ．
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉ ｐ ｐ ｒ ｈ ｓ ｆ ｖ ｌｔｒ ｎ ｆ ｒ ｔ ｎ ａ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｏ ｒ Ｇ ｉ ｎ ｌ ｅｎ ｉｉｇ ｉ ｘ ｍ ｉ ｅ ｓｒ ｃ ｎ ｔ ｓ ａ ｅ ｅｕ ｅｏ ｗａ ｅ ｅ ａ ｓ ｏ ｍａ ｉ ｓａｐ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｔ ｌ ｏ ｈ ｔ ｔ ｏ ｏ ｆ ＥＥ ｓｇ ａ － ｏ ｓｎ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ

基于小波变换系数的心电信号基线漂移噪声去除方法
任杰;杨丽晓
【期刊名称】《医疗卫生装备》
【年(卷),期】2010(031)011
【摘要】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.【总页数】3页(P24-26)
【作者】任杰;杨丽晓
【作者单位】200093,上海,上海理工大学医疗器械与食品学院;200433,上海,第二军医大学附属长海医院
【正文语种】中文
【中图分类】R540.4%TB11
【相关文献】
1.基于提升小波的心电信号基线漂移的去除方法 [J], 李战明;杨守祥
2.小波变换滤除心电信号基线漂移噪声的应用研究 [J],
3.一种利用小波变换逼近信号滤除心电图基线漂移的方法 [J], 张文琼;刘肖琳;吴涛
4.基于EMD算法的心电信号基线漂移去除方法研究 [J], 张喜红;王玉香
5.心电信号中基线漂移的去除方法比较及算法实现 [J], 陈苹;叶继伦;张旭;陈刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

摘 要： 小波变换 是一种新 出现的信号的时 间 一尺 度（ 间 一频率） 时 分析方法 ， 是一种非常有 用的工具 。就去噪来说 基于小波去噪 的方法 有多种 ，本文在心 电去噪的 过程 中提 出了一种 基于小波 阈值去噪的 方法 ，原 理简单 ，计算量小 ，效果 良好。 关键 词 ： 离散小 波 心 电信号 阀值去噪 中图分 类号 ：ＴＮ８ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文章编 号 ：１ ７ — ７ １２ ０ ）２ｃ ｏ ５ ０ ６ ２ ３ ９ （ｏ ６１ （） ０ ３ ２
维普资讯
Ｔ 技 术
ＳＩＣ ＆Ｔ Ｈｏｏ Ｙ Ｃ ＮＥ Ｅ ＮＬＧ Ｅ Ｃ
基于小波 变换 的一种心 电信号 去噪算法
潘磊 ’ 张军 邹采荣 （． １ 东南大学无 线电工程系 江苏南京 ２ ０ ６ ２ 东南大学无线 电工程 系 江苏南京 ２ ９ １ ９； ０ ． １０ ６ ０ ３ 东南大学无线 电工程 系 江苏南京 ２ ９ ） ． பைடு நூலகம்０ ６ ０
人体 的心 电信 号 是生 物医 学信 号 中非 常 小波 变换 的含 义就 是 ：把 某一称 为 基本 重 要的信 号 ，对 它的 研究 一直 是生 物 医学信 小波或 母小波 （ ｔ ｅ ｖ ｌｔ的 函数 ｚ ｍｏｈ ｒ ｗａ ｅ ） ｅ ） 号领 域的热点 。 由于 实际 中是非介入式 检测 ， 做 移位 ｂ后 ，再 在 不同尺 度 ａ下与 待分析 信 所 以通 常我们 采 集的 心 电信号 非常 微 弱 ，信 号 ｆｔ做 内积 。 （） ｉ 噪 比较低 。在 信号采 集时 ， 由于仪 器、人体 等 在 实际应 用 中 ，为 了方便 计算 机进 行分 内 外环 境的影 响 ，采 集的 信号 不可 避 免的 加 析 处理 ，信 号 都要 离散 化为 离散 序 列 ，ａ和 入 了各种噪声 ，如工频 干扰 、人工伪迹 、基线 ｂ也 必须 离散 化 ，成 为离 散小 波变 换 ，记 为 漂 移和 肌 电干扰 等等 。 所以采 集 的信 号通 常 ＤＷＴ Ｄ ｓｒ ｔ ｖ ｌ ｒｎ ｆｒ 。离散 （ ｉ ｅｅ Ｗａ ｅ ｔ Ｔ ａ ｓｏ ｍ） ｃ ｅ 具 有随机性和 强背景 噪声 ， 是非 线性 、非 平稳 小波 变 换 定 义 为 ： 且 奇异 点较 多 的信 号 。因而 主要 的 目标是 去 （， ＝ ， ） 地Ｏ （ ｄ 地） Ｊ ｉ ． ａ （ｔ １ ） 除 ５ Ｈ 工频干扰 、去 除高频噪 声和抑制 基线 ０ ｚ 小 波变 换 有许 多优 良性 质 ，根据 多尺 度 漂移 。本 文主 要探 讨如 何利 用小 波变 换 来去 分析 所推 导 出来的 二尺 度差 分方 程是 多尺 度 除高频噪 声。 分析 赋予尺 度函数 中０ 和 ｚ 小 波函数 的最 ） ） 基 本性 质 。二尺 度 关 系存在 于任 意 尺度 ｊ 和 １小波变换理论简介 ｊ １ 间 ， 和 ｈ 由尺度 函数 ｌ ｌ 波 函 之 血 ０是 ￣ｂ ｌ 去 除 高频 噪声 最简 单 的方 法是 设计 一个 数所决 定的 ， 与具体 尺度无关 ， 无论对 那两个 Ｆ Ｒ或者 Ｉ Ｒ滤 波 器 ，也可 以设 计 为 自适 应 Ｉ Ｉ 滤 波器 ，但 是他们 对心 电信号 的滤 波都 不太 相 邻级 其值 是相 同的 ，我们 称其 为 滤波 器 系 这 根据这 令 人满 意 。小波 变换 是一 种新 出现 的信 号 的 数 。 一对滤波 器系数 具有许 多特 性 ， ｌ 提 ａ 时 间 一尺度 （ 间 一频率 ） 时 分析 方法 ，对诸 如 些特 性 Ｍａｌｔ 出 了小波 分解与 重构的快速 算 法 ，称 为 Ｍａｌｔ ｌ 算法 ，该算法在 小波 中的 ａ 此 类的 微小 信 号滤波 具 有较好 的效 果 。 小波 地位相 当于 Ｆ Ｔ 在傅立 叶变 换 中的 地位 。 Ｆ 变换方法是一 种窗 口大 小（ 口面积 ） 窗 固定但其 形状可 变化 的 时域 局部 化分 析 方法 ，即 在低 频部 分具 有高 的频 率分 辨率 和较 低的 时 间分 ２小 波去 噪算法 ． 小波去噪原理 辨率 ，在 高频 部分 具有 较高 的时 间分 辨率 和 ２ １ 在 数学 上 ，小 波去 噪 问题的 本 质是一 个 较 低的频 率分 辨率 ，所以 被誉 为 “ 数字 显微 镜” 。小 波 变换 可 以 很好 地 刻 画信 号 的 非平 函数 逼近 问题 ，即如 何在 由小波 母 函数 伸缩 稳 特 征 如 边 缘 、尖 峰 、断 点 、阶 跃 等 。所 和平 移版 本 所展成 的 函数空 间中 ，根据 提 出 以 在信 号处 理 中 ，小波分 析成 为一 种非 常有 的衡 量 准则 ，寻 找对 原信 号的 最佳逼 近 ，以 完成 原信 号 和噪 声信 号的 区分 。 因为 经过小 用的工具 。 波 变换 后 ，噪声 信号 的数 值变得 很分 散 ，且 幅 值很 小 ，而信 号仍 保 留较 大幅 值 ，且 集 中 在少数 的 几个小 波 系数上 。从 信号 学的 角度 看 ，小波去 噪是 一个 信号 滤波 的 问题 ，而且 尽管 在很大 程 度上小 波去 噪可 以看 成是 低通 滤波 ，但 是 由于 在去 噪 后 ，还能成 功地 保 留 原信 号特 征 ，所以 在这 一点上 又优 于传 统的 低通 滤波 器 。由此可 见 ，小 波去噪 实 际上是 特 征提 取 和低 通 滤波 功能 的 综 合 。 小波滤 除噪 声的 本 质在 于小 波变 换对信 号 和噪声 的瞬 时特 性的 结果表 现 不一样 。李 氏指数 （ ｉ Ｓ ｈ ｔ 【 Ｌｐ ｃ ｍｉ ０） ｚ 是数学 上表征 函数局 部特 征的一 种度 量 。当 ｔ 在区 ｆ［．ｔ】 ｎ ｔ ， 中如 ｑ 果有：

膈肌肌电信号中心电干扰去除技术的一种方法
王刻奇;杨智;许清媛
【期刊名称】《南京师范大学学报（工程技术版）》
【年(卷),期】2016(016)004
【摘要】本文基于小波信号分解与重建理论和自适应滤波技术相结合的方法,以去除膈肌肌电信号中的心电干扰.首先,采用小波分解把肌电信号中包含心电干扰的低频段分离出来,这部分信号经过自适应滤波处理后压低膈肌肌电信号,突出心电信号,然后从肌电信号中减去通过自适应滤波得到的心电噪声,再与处理后的细节进行小波的信号重建,得到心电干扰较少的EMGdi信号.通过对真实的临床医学数据处理,并与常用的高通滤波方法作比较,结果表明,本文所提方法的输出信号的信噪比明显提高,对比处理前后信号的功率谱发现处理后的信号的频谱明显向高频移动,表明该方法取得了较好的去噪效果.
【总页数】6页(P22-27)
【作者】王刻奇;杨智;许清媛
【作者单位】中山大学南方学院,广东广州510970;中山大学电子与信息工程学院,广东广州510006;中山大学南方学院,广东广州510970
【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.一种抑制心电信号50Hz工频干扰的新方法 [J], 江峰;管庶安;孙莉红
2.一种基于提升小波的膈肌肌电信号在线去噪方法 [J], 周乐;莫鸿强;田联房;李向阳;郑则广
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4.一种新的快速消除心电信号干扰的滤波方法 [J], 刘冬;史建国;魏炳璋
5.一种抑制心电信号50Hz工频干扰的改进Levkov方法 [J], 孙京霞;白延强;杨玉星
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基于小波变换的医学图像噪声滤除方法的研究
严华刚;李海云
【期刊名称】《医疗卫生装备》
【年(卷),期】2008(029)007
【摘要】目的:研究一种基于小波变换的医学图像噪声滤除方法,并比较不同小波函数的去噪效果.方法:提出了一种利用小波局部系数改进的软阈值方法.首先,应用小波变换得到图像的局部模极值分布MΨj,m,n然后,计算小波变换的模极大值,根据局部模极值分布的统计特性来设定一个阈值门限Tm:当小波变换的模极值大于等于阈值门限Tm时,其对应的小波系教保持不变;当小波变换的模极值小于阈值门限Tm时,其对应的小波系数通过软阈值法进行计算.最后,根据这两部分的小波系教进行小波逆变换重构图像.结果:所提出的方法能有效地滤除医学图像中的噪声,不同小波的噪声滤除效果有一定的差异.结论:选择合适的小波基函数来对图像进行小波多尺度分解,可以得到比较完善的小波阈值去噪算法,达到比较理想的去噪效果.
【总页数】3页(P4-6)
【作者】严华刚;李海云
【作者单位】首都医科大学生物医学工程学院,北京,100069;首都医科大学生物医学工程学院,北京,100069
【正文语种】中文
【中图分类】R445
【相关文献】
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5.基于改进小波变换的多聚焦医学图像融合方法 [J], 许蓉;王直;宗涛;陆蓉;杨莎莎因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。