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基于小波奇异点检测和阈值去噪的眨眼伪迹去除方法
目的：眨眼伪迹是脑电中一种常见且影响严重的伪迹。本论文提出一种基于小波奇异点检测和阈值去噪的眨眼伪迹去除方法，无需眼电参考信号，做到自动去除单导脑电信号中的眨眼伪迹。方法首先利用小波奇异点检测特性以检测眨眼伪迹的峰值位置，然后只对眨眼伪迹区域进行小波阈值去噪。结果实验结果表明，本方法能够有效检测眨眼伪迹，避免了普通方法去噪时对非眨眼区域的影响。结论本方法使用的阈值和阈值函数优于典型的阈值和软、硬阈值函数，有效地去除了脑电中的眨眼伪迹。
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微波热疗凝固区域超声回波信号的小波去噪方法
目的 针对用于监测微波热疗凝固区域的超声回波信号信噪比较低,强反射点较多,难以定位凝固区域边缘的特点,研究了一种基于小波分解的去噪方法.方法 在理论分析的基础上,对超声回波信号进行小波分解,根据不同频段信号的特征,进行局部分层小波阈值去噪,再通过小波重构得到去噪后的超声回波信号.结果 对比硬阈值去噪、软阈值去噪和本文所采用方法的效果,探讨了利用本文算法进行凝固区域边缘识别的可行性.结论 局部分层小波去噪算法可有效抑制噪声,保留信号的细节特征,达到优化超声回波信号的目的.
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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.
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CR医学图像的小波阈值去噪算法研究
提出一种CR医学图像的小波阈值去噪算法,对含噪图像进行小波分解得到图像的小波系数,采用文中提出的阈值算法对系数进行去噪处理,根据处理后的系数重建CR图像.实验结果表明该方法能有效的去除CR图像的噪声,较好的保留医学诊断所需要的图像细节.
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心电信号去噪中的小波方法
心电信号的降噪处理是获得清晰、有效心电图信息的必要步骤,随着医学的进步,对心电信号的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求.小波分析作为一个新兴的数学方法在心电信号去噪中有着巨大的潜力.总结心电信号去噪中的各种小波方法,详细分析它们在心电信号去噪中的特点及应用范围,后简要叙述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势.
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基于平稳小波变换的胎儿心电提取方法
胎儿心电信号的提取对孕期胎儿健康状况的检测具有重要意义.本文提出一种基于平稳小波变换的单/多通道胎儿心电提取方法.多通道环境下输入信号包括腹部混合信号和母体心电信号,单通道环境下母体心电信号采用对腹部混合信号进行窗口平均法获得,然后对信号进行平稳小波变换与阈值去噪,继而提取胎儿心电信号.PhysioNet数据测试实验表明,该方法在单/多通道的环境下均能成功提取到清晰的胎儿心电信号,并且能有效地消除噪声.
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基于小波变换的心阻抗微分信号去噪及特征点检测研究
利用心阻抗微分信号的特征点可计算出多个血流动力学参数,进而判别心功能状态,因此特征点的准确提取显得尤为重要.本文应用实验室自行设计开发的KF_ICG型无创心功能检测仪采集了健康人和重庆市大坪医院22例患者数据,应用小波阈值法对采集的数据进行降噪处理,对降噪后的信号采用bior3.7小波进行6层分解后定位特征点.结果表明,该法无论对健康人还是存在诸多噪声干扰的临床患者数据都能有效实现特征点的精确定位,有助于实现阻抗法无创检测血流动力学参数的临床应用.
