心电信号去噪 小波分析

自适应小波阈值去噪方法
小波变换是一种时频分析方法，能够将信号变换到时频域，使得信号在不同尺度上的变化能够得到很好的表示。

小波变换将信号分解成低频和高频部分，其中高频部分通常包含噪声，而低频部分则包含信号的主要能量。

阈值处理是一种常用的信号去噪方法，其基本原理是将信号中幅度较小的部分认为是噪声，并将其置零或缩小幅度。

然而，传统的固定阈值处理方法可能会引入伪像或导致信号的失真，因此自适应阈值处理方法应运而生。

软阈值是一种逐渐递减的阈值处理方法，当信号的幅度小于阈值时，将信号幅度设置为零，并将幅度较大的部分保留。

该方法能够有效地抑制噪声，同时保持信号的平滑性。

硬阈值是一种二值化的阈值处理方法，当信号的幅度小于阈值时，将信号幅度设置为零，而大于阈值的部分保留不变。

该方法能够更好地保留信号的尖峰和细节信息。

1.将信号进行小波变换，得到相应的小波系数。

2.通过估计信噪比，确定阈值大小。

3.根据选择的阈值类型（软阈值或硬阈值），对小波系数进行阈值处理。

4.对阈值处理后的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。

自适应小波阈值去噪方法的优点是能够根据信号的特点自动选择合适的阈值，并且能够有效地去除噪声，同时保留信号的重要信息。

因此，在
实际应用中，自适应小波阈值去噪方法被广泛应用于图像处理、语音处理和生物信号处理等领域。

总之，自适应小波阈值去噪方法是一种有效的信号处理技术，能够去除信号中的噪声，同时保留信号的重要信息。

通过合理选择阈值和阈值处理方法，可以得到满足需求的去噪效果。

心电信号处理的算法研究心电信号是一种用于诊断和监测心脏健康状况的重要生理信号。

随着计算机科学和信号处理技术的发展，对心电信号进行数字处理已成为心电学研究的基础。

心电信号处理的目的是从原始信号中提取有用的特征，以便进行诊断和监测。

心电信号处理的算法主要包括信号滤波、特征提取、分类识别等步骤。

一、信号滤波心电信号往往包含大量的噪声和干扰，对信号进行滤波是信号处理的第一步。

常用的信号滤波方法包括数字滤波器和小波变换。

数字滤波器的设计基于数字滤波器的系数，这些系数可以根据需要进行优化。

常用的数字滤波器包括低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器等。

小波变换是一种多尺度、非局部性的信号分解方法，通过对信号进行分解和重构，实现信号的滤波。

小波变换有许多种，如Haar小波变换、Daubechies小波变换等。

二、特征提取特征提取是指从原始信号中提取有意义的特征，以便进行诊断和分类。

在心电信号处理中，常用的特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征。

时间域特征包括平均值、标准差、方差等。

频域特征包括功率谱密度、能量密度等。

时频域特征是指在时间和频率域中对信号进行分析，如连续小波变换等。

三、分类识别分类识别是指将提取到的特征用于分类和识别具体的心脏疾病。

在分类识别中，常用的方法包括支持向量机、人工神经网络、逻辑回归等。

支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，通过支持向量的最大间隔分类实现对信号的分类。

人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它可以学习和自适应，通过训练实现对信号的分类。

逻辑回归是一种广泛应用于分类和回归等任务上的算法，通过为每个特征赋予权重，实现对信号的分类。

总体来看，心电信号处理的算法研究对于提高心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。

在未来，随着人工智能和机器学习技术的发展，心电信号处理的算法研究将会有更广阔的应用前景。

浅谈小波分析理论及其应用
小波分析是一种在时间上和频率上非常灵活的方法，它将函数分解为不同频率的小波，从而更好地理解信号特征。

小波分析对于信号和图像处理领域有着广泛的应用，它可以用于去噪、压缩、特征提取和模式识别等方面。

小波分析的基本原理是根据小波函数的特点进行信号的分解。

小波函数有时域和频域的双重特性，这使得小波分析可以在时间和频率上同时分析信号。

小波函数有许多种类，其中最著名的是Morlet小波函数和Haar小波函数。

不同类型的小波函数有着不同的特点，可以用于处理不同类型的信号。

小波分析的应用非常广泛，其中最重要的是信号的去噪。

小波去噪可以利用小波分解的多尺度分析特性，将信号分成多个不同的频率带，去除噪声后再进行重构。

由于小波函数的好处在于可以在不同的时间尺度和频率上描述函数的特征，因此可以避免传统傅里叶变换中产生的频域和时间域之间的不确定性问题。

小波分析还可以用于信号的压缩。

小波变换可以将信号表示为一组小波系数，这些小波系数可以提供基于特征的图像压缩，以适合数字传输。

此外，小波变换还可以使用不同的频带系数来减少压缩过程中所需的位数，从而减小数据存储和传输的成本。

除了去噪和压缩之外，小波分析还可以用于图像处理中的特征提取、形态学分析和模式识别。

小波分析可以提供对图像特征的多尺度分析和检测，以便更有效地检测和分类图像。

在医学图像处理和物体识别领域，小波分析成为了一种广泛使用的工具。

总之，小波分析是一种非常有用的信号和图像分析工具，它在不同领域中有着广泛的应用。

随着技术的进步，小波分析的应用还将不断发展和拓展，成为更有效的数学工具。

心电信号分析中的信号处理算法研究一、引言心电信号（ECG）是反映心脏电生理学活动的生物电信号，是疾病诊断、监测和研究的重要手段。

心电信号的分析与处理是心电学研究领域的基本问题之一，其研究意义不仅在于对心电学的认识与探索，而且可以为临床医学提供更为准确、有效的诊断和治疗手段。

本文将介绍心电信号分析中的信号处理算法研究，主要分为以下几个方面：ECG特征提取、信噪比（SNR）计算、基线漂移和干扰消除、心率变异性分析、QRS检测等。

二、ECG特征提取ECG信号是一个周期重复的信号，其中包含一些特征波形（如P波、QRS波和T波等），这些波形的形态特征与心脏病变相关。

因此，ECG信号的特征提取是ECG信号处理的重点和难点之一。

常用的ECG特征提取方法包括：1. 基于传统模板匹配的方法：该方法将ECG波形与预先设定的参考波形进行匹配，通过计算差异度或相关系数来得出ECG特征波形的位置和形态参数。

2. 基于小波变换的方法：这种方法将ECG信号分解为频率域上的若干子带，利用小波变换的多分辨率特性，对各个子带进行不同程度的重构，从而得到ECG信号的特征波形。

3. 基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的学者开始探索利用深度学习方法进行ECG信号处理。

利用卷积神经网络（CNN）等方法进行特征提取，可以获得更高的准确度和鲁棒性。

三、SNR计算ECG信号本身具有很强的稳定性，但在实际测量过程中，由于多种因素的影响，如接触电极质量、线路干扰等，ECG信号往往被噪声淹没，这就需要考虑信噪比（SNR）的问题。

信噪比是衡量ECG信号质量的重要指标，一般采用功率谱密度法或功率积分法来计算。

其中功率谱密度法可以计算出信号的噪声功率和信号功率，从而得到SNR；功率积分法则通过对信号和噪声功率的积分来计算SNR。

四、基线漂移和干扰消除基线漂移和干扰是ECG信号处理中常见的干扰问题，可能会对ECG特征波形的提取和分析造成影响。

小波变换去噪原理在信号处理中，噪声是不可避免的。

它可以是由于传感器本身的限制、电磁干扰、环境噪声等原因引入的。

对于需要精确分析的信号，噪声的存在会严重影响信号的质量和可靠性。

因此，去除噪声是信号处理的重要任务之一。

小波变换去噪是一种基于频域分析的方法。

它通过分析信号在不同频率上的能量分布，将信号分解成多个频率段的小波系数。

不同频率段的小波系数对应不同频率的信号成分。

根据信号的时频特性，我们可以对小波系数进行阈值处理，将低能量的小波系数置零，从而抑制噪声。

然后，将处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。

小波变换去噪的原理可以用以下几个步骤来描述：1. 小波分解：将原始信号通过小波变换分解成不同频率的小波系数。

小波系数表示了信号在不同频率上的能量分布情况。

常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等。

2. 阈值处理：对小波系数进行阈值处理。

阈值处理的目的是将低能量的小波系数置零，从而抑制噪声。

常用的阈值处理方法有硬阈值和软阈值。

硬阈值将小于阈值的系数置零，而软阈值则对小于阈值的系数进行衰减。

3. 逆变换：将处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。

反变换过程是将小波系数与小波基函数进行线性组合，恢复原始信号。

小波变换去噪具有以下几个优点：1. 时频局部性：小波变换具有时频局部性，可以在时域和频域上同时进行分析。

这使得小波变换去噪可以更加准确地抑制噪声，保留信号的时频特性。

2. 多分辨率分析：小波变换可以将信号分解成不同频率的小波系数，从而实现对信号的多分辨率分析。

这使得小波变换去噪可以对不同频率的噪声进行不同程度的抑制，提高去噪效果。

3. 适应性阈值：小波变换去噪可以根据信号的能量特性自适应地选择阈值。

这使得小波变换去噪可以更好地适应不同信号的噪声特性，提高去噪效果。

小波变换去噪在信号处理中有广泛的应用。

例如，在语音信号处理中，小波变换去噪可以用于语音增强、音频降噪等方面。

基于小波变换的心电信号r波及st段的提取心电信号是一种生物电信号，包含多种成分，如P波、QRS波群、T波等。

其中，R波和ST段是临床诊断中较为重要的两个部分。

R波是QRS波群的最高点，反映了心室的收缩，常常用于心率的计算和心律失常的诊断。

ST段是QRS波群的末尾到T波开始的过渡期，反映了心室的再极化，常与心肌缺血、心肌梗死等相关。

为了提取心电信号中的R波和ST段，通常需要对信号进行预处理和特征提取。

其中，小波变换是一种常用的信号处理方法，可以在时频域上将信号分解为多个频带，同时保留信号局部特征。

以下是基于小波变换的心电信号R波和ST段的提取步骤：1.预处理。

首先，需要对原始心电信号进行预处理，如滤波、去除基线漂移等。

通常可以使用数字滤波器对信号进行去噪，常用的滤波器包括低通滤波、带通滤波等。

2.小波分解。

将预处理后的心电信号进行小波分解，可以得到多个频带的小波系数，其中高频系数代表信号的细节部分，低频系数代表信号的整体趋势。

通常采用小波包分解或多尺度小波分解，以获得更多频带和更好的分解效果。

3.特征提取。

在小波域中，R波和ST段的特征通常体现在高频系数中。

可以通过选择合适的小波基和阈值方法，对小波系数进行去噪和特征提取。

对于R 波，通常通过找到高频系数中最大峰值位置并判断是否满足一定的幅值和时间条件来进行检测。

对于ST段，通常通过计算高频系数的均值、方差等统计特征来进行检测。

4.重构信号。

根据提取的R波和ST段特征，可以将小波系数进行修改和修复，然后进行小波信号重构，得到只包含R波和ST段的心电信号，并进一步进行后续分析和诊断。

• 166•针对小波阈值去噪容易引起边缘模糊的特点，提出了一种小波阈值与全变差相结合的去噪方法。

首先分别用两种去噪方法对医学图像进行去噪，然后通过小波变换对去噪后的图像进行分解，将全变分去噪分解后图像和阈值去噪分解图像重新组合，经小波变换融合成最终图像。

通过实验结果表明，本文所提方法充分利用了全变分和阈值去噪的优点，有效的保护了图像边缘特征的同时抑制了噪声，不论是视觉上还是客观评价都有不错的成果。

图像去除噪声的这一步骤是在医学图像预处理中极其重要的过一步，并且对图像进行后续的其他操作，比如图像分割提供了的首要的保障，是我们对图像中的有效信息进行提取的必要条件。

为了能够加强图像的视觉感受过滤掉图像中的噪声，二维断层图像必须经过我们所实施滤波处理，使图像进行接下来更近一步的操作更加方便快捷，因此对医学图像进行除躁的操作是必不可少的。

传统的去噪方法一般采用的窗口平滑处理的方法，例如中值滤波等可以良好的滤除脉冲噪声对图像带来的影响，但边缘信息结构容易丢失。

最近几年来，随着具有时频局部化良好优势的小波变换发展，使用小波阈值法对图像进行去噪引发了大范围的研究。

小波去噪对于高斯噪声处理方面表现良好，尤其在平滑区域效果更为突出。

但是仍然在选取阈值是容易存在问题，导致过多的去除小波系数，从而使图像失真，边缘模糊。

全变分（TotalVariation ，TV ）法是一种基于偏微分的去噪方法，能够在去噪时很好地保留图像的边缘，但是对图像的去噪并不彻底。

鉴于以上方法存在的问题，本文利用小波阈值去噪的充分性以及全变分去噪的保边性，再用小波变换与逆变换进行图像重构，提出一种结合了小波和全变分的去噪方法。

该方法能够兼备两种优势，获得去噪效果更佳的图像。

1 图像去噪1.1 小波阈值去噪小波阈值去噪的大概流程是首先将λ作为临界阈值，对小于λ的小波系数，我们则认为这部分为噪声引起，然后对这一部分进行处理；对大于λ的小波系数，此部分系数一本认为由信号引起，然后保留这部分系数，处理后对系数进行小波逆变换和重建得到去噪后的信号。

基于小波变换的心电信号处理技术的研究篇一 我是怎么一头扎进这基于小波变换的心电信号处理技术的研究里的呢？这事儿还得从一次医院的实习经历说起。

那天，我跟着导师在医院的心血管科室转悠，看着那些各种仪器上显示的心电信号图像，心里就好奇得很。这弯弯曲曲的线条，就像心电图在给心脏“写密码信”一样，可怎么才能读懂这些“密码”呢？正好科室里的一位医生在抱怨，说有时候心电信号太嘈杂，很难准确判断病人的心脏状况，要是有更好的处理方法就好了。我这耳朵一竖，心里就琢磨上了，说不定我能在这方面做点啥。

回学校后，我就开始查资料，了解到小波变换这个技术。刚开始看那些专业的理论知识，我感觉脑袋都大了一圈，什么“尺度函数”“小波基函数”，就像听天书似的。但我这人就是不服输，硬着头皮啃下去。

我找来了一些公开的心电信号数据，准备先用软件模拟一下小波变换的处理过程。打开软件，看着那密密麻麻的参数设置，我心里直发怵。就像第一次开飞机，到处都是按钮，不知道按哪个好。我小心翼翼地调整着小波函数的参数，眼睛紧紧盯着屏幕上显示的心电信号图像的变化。

有一次，我把尺度参数调得太大了，结果图像变得模糊不清，完全看不出原来心电信号的特征了。我一拍脑袋，嘟囔着：“哎呀，这可不行，调得太过头了。”于是又慢慢往回调，一点一点地试。终于，当我调到一个合适的值时，图像上的噪声明显减少了，心电信号的波形变得清晰起来。我高兴得差点从椅子上跳起来，大喊：“嘿，有效果了！”

为了验证这个方法是不是真的靠谱，我决定找几个同学来帮忙。我跟他们说：“兄弟们，帮我个忙，当回‘小白鼠’，让我采集一下你们的心电信号。”同学们都很配合，虽然有点好奇我到底在捣鼓啥。

我用从实验室借来的简易心电采集设备，给同学们一个一个地采集信号。采集的时候，我特别紧张，就怕操作不好，采出来的数据不准确。有个同学开玩笑说：“你这小心谨慎的样子，就像拆炸弹似的。”我白了他一眼，说：“这可比拆炸弹还重要呢，这关系到心脏健康的大事！”

第２８卷第１期２００９年２月北京生物医学工程ＢｅｉｊｉｎｇＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶ０１．２８Ｎｏ．１Ｆｅｂｒｕａｒｙ２００９·研究简讯·基于小波变换的脉搏波信号去噪洪文学陈媛媛张璋摘要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。

关键词脉搏信号；小波变换；去噪ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—３２０８．２００９．０１．０２３．中图分类号Ｒ３１８．０４文献标识码Ａ文章编号１００２—３２０８（２００９）０１—００９７—０３ＤｅｎｏｉｓｉｎｇｏｆＰｕｌｓｅＳｉｇｎａｌｓＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＨＯＮＧＷｅｎｘｕｅＣＨＥＮＹｕａｎｙｕａｎＺＨＡＮＧＺｈａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＹａｎｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｈｕａｎｇｄａｏ，ＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ０６６００４【Ａｂｓｔｒａｃｔ】ＴｈｅｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｉｓａｋｉｎｄｏｆｗｅａｋｓｉｇｎａｌｗｉｔｈｌｏｗｅｒＳＮＲ．Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｔｈｅｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔａｓｋｂｅｆｏｒｅａｎａｌｙｚｉｎｇｉｔ．Ａｎｅｗｄｅｎｏｉｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇａｂｏｖｅｉｍｐｒｏｖｅｄｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｓｆｒｏｍｓｕｂ—ｈｅａｌｔｈ’ＳｒａｄｉａｌａｒｔｅｒｙｗｅｒｅｐｉｃｋｅｄｕｐｂｙｕｓｉｎｇＺＭ－ＩＩＩＣｐｕｌｓｅｃｏｌｌｅｃｔｏｒｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｗａｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇｄｅ—ｎｏｉｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｅ．【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｄｅｎｏｉｓｅＯ引言人体脉搏信号中蕴涵着丰富的生理病理信息，是传递和窥视体内功能变化的窗口，某些异常信息在疾病的早期就已经反映在脉象信号之中了，因此，通过分析脉象信号进行诊断不失为一条有效的手段。

傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应
用
傅里叶变换和小波变换是信号去噪中常用的两种变换方法，它们都可以将时域信号转换成频域信号，便于去除噪声的影响。

傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号的一种变换方法，它可以将信号中的幅度和频率分别反映到水平轴和垂直轴上，从而可以很好地描述信号的特性。

在信号去噪中，傅里叶变换可以有效分离噪声和信号，使得噪声得到有效抑制，而信号得到保留。

小波变换是另一种信号去噪的常用方法，它是一种时域变换，可以将信号中的频率分解为不同的小波带，从而有效地去除高频噪声。

小波变换的另一个优势是它可以把信号分解为多个子带，每个子带上的噪声都可以有效抑制，从而有效地减少噪声的影响。

因此，傅里叶变换和小波变换都可以有效用于信号去噪，但它们各有特点，在不同的场景下应用不同的变换方法才能发挥最大的作用。

总之，傅里叶变换和小波变换都可以用于信号去噪，它们在信号去噪中的应用可以有效减少噪声的影响，从而获得高质量的信号。

小波变换小波阈值去噪
小波变换是一种时频分析工具，常用于信号处理与图像处理中。

而小波阈值去噪则是一种常见的小波应用，其主要目的是去除信号中的噪声。

小波阈值去噪的基本思想是：对于一组小波系数，如果其大小低于某个阈值，就将其置为0，从而去除噪声对信号的影响。

小波阈值去噪有两种主要的方法：硬阈值和软阈值。

硬阈值方法是将小于阈值的小波系数设为0，而将大于阈值的系数保留。

这种方法简单直接，但可能会导致信号的失真。

软阈值方法则是将小于阈值的系数置为0，而将大于阈值的系数缩小一定比例，从而保留更多的信号信息。

这种方法相对于硬阈值更加保守，但也更加复杂。

在实际应用中，小波阈值去噪能够有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量。

同时，根据信号的特点，可以灵活选择硬阈值或软阈值方法进行去噪处理。

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提纲内容：1概要1.3labview简介及小波工具箱VI。

及labview的VI滤波显示。

、1.2matlab简介及小波工具箱，wavemenu 及GUI的设计1.1小波变换在信号去噪应用的原理及方法。

1.1.1小波变换在心电去噪的应用。

1.1.2不同小波在心电去噪的效果比较，选取coif4进行去噪。

使用coif4进行噪声模拟去噪（基线漂移，肌电干扰，工频干扰）。

Matlab心电去噪程序实现。

包括不同小波基的去噪对比，最终选择。

及基于coif4进行去噪的不同阈值的选择对滤波效果的影响，最终得出结论：默认阈值的效果比较好。

前言人体的心电信号是一种非平稳、非线性微弱的电信号，常规心电信号的幅值在mV级，频率为0.05~100Hz。

采集心电信号时，由于受到仪器、人体和环境的影响，采集到的电信号常伴有噪声，信噪比较低。

噪声类型主要有三种：1.肌电干扰。

肌电干扰是由于采集心电时，人体的活动或紧张所引起的。

其频率在5~2000Hz之间。

2.工频干扰。

它是由于供电网络及其他电器设备产生的空间电磁干扰，频率在50~60之间。

3.基线漂移。

基线漂移是由于测量电极移动、人体呼吸等引起的低频干扰，频率一般小于1Hz。

小波变换是一个时间和频率的局域变换，能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度的分析，具有多分辨率的特点，被誉为是“数学显微镜”。

小波变换在诸如信号检测、特征提取、故障诊断与定位、数据压缩等方面成为有力的工具。

本文主要讨论在labview和matlab混合编程环境下，小波变换在处理心电信号噪声方面的应用。

通过比较不同小波基对心电的去噪结果得出结论：使用coif4进行4层小波去噪效果最好。

并且对比默认阈值处理、强制去噪和给定阈值去噪的结果发现：默认阈值去噪结果良好。

LabVIEW语言是由美国NI公司推出的一种非常优秀的面向对象的图形化编程语言。

LabVIEW是实验室虚拟仪器集成环境（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）的简称，它是一个开放型的开发环境，使用图标代替文本代码创建应用程序，拥有大量与其它应用程序通信的VI库，大大简化了过程控制和测试软件的开发。

心电信号采集及小波分析处理系统设计郑雷;李国蕾;王晓军;王丽;刘艳霖;李颖;高泽利【摘要】心电信号作为人体的一种重要的生理信号,反映着人体的健康状况.自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路,得到满足数据采集卡USB-6008要求的模拟心电信号,并对模拟心电信号进行A/D(模/数)转换,得到数字形式的心电信号.利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析(小波分析),得到心电信号在各分辨率空间的组成成分,并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号,实现对心电信号进行小波滤波的目的,最终在PC 机上获得效果良好的心电图.该研究通过有限的资金投入,将家用电脑拓展为心电监测仪器.【期刊名称】《实验科学与技术》【年(卷),期】2014(012)001【总页数】3页(P188-190)【关键词】心电信号;虚拟仪器;LabVIEW软件;小波分析【作者】郑雷;李国蕾;王晓军;王丽;刘艳霖;李颖;高泽利【作者单位】昆明医科大学基础医学院,昆明 650500;昆明医科大学基础医学院,昆明 650500;昆明医科大学基础医学院,昆明 650500;昆明医科大学基础医学院,昆明650500;昆明医科大学基础医学院,昆明 650500;昆明医科大学基础医学院,昆明650500;昆明医科大学基础医学院,昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】TP274;R318.6心电信号是低频高阻的微弱信号(主要频率为0.05～100 Hz，幅度为0.5～4 mV)，其中常带有机电干扰、基线漂移和工频干扰等各种噪声，在显示信号前要进行必要的处理。

小波分析是近十几年发展起来的一种新的数学理论和方法，具有变换的时频特性，能最大限度地滤出原始心电信号中的各种噪声干扰。

本研究设计并制作心电信号检测、抗混叠滤波和放大电路，获得心电模拟信号。

应用数据采集卡NIUSB_6008对模拟信号进行A/D转换并将其传送到PC机。