基于小波收缩的心音降噪最优化分析

发布时间：2018-05-23 20:20

  本文选题：心音信号 + 小波收缩　； 参考：《电子测量与仪器学报》2017年03期

【摘要】：基于小波收缩技术提出一种最优化降噪方案用于去除心音信号噪声。依据频带相似匹配原则,分析心音信号频率特征和Haar、Daubechies、Symlets和Coiflets正交小波的特性,基于分析结果选取了Coif5小波并确定最优小波包进行分解重构。另外,提出一种光滑连续的自适应弹性阈值函数,能够克服硬阈值函数间断点问题,并基于4种阈值规则定量评价了其在不同信噪比下的降噪效果。仿真结果表明,当信噪比小于50 d B时,本优化方案配合启发式阈值规则能保留充足的心音细节信息,同时有效去除噪音。
[Abstract]:An optimal denoising scheme based on wavelet shrinkage technique is proposed to remove the noise of heart sound signal. According to the principle of frequency band similarity matching, the frequency characteristics of heart sound signals and the characteristics of Haaran Daubechies Symlets and Coiflets orthogonal wavelets are analyzed. Based on the analysis results, the Coif5 wavelet is selected and the optimal wavelet packet is determined for decomposition and reconstruction. In addition, a smooth and continuous adaptive elastic threshold function is proposed, which can overcome the discontinuous point problem of hard threshold function and quantitatively evaluate its noise reduction effect under different SNR based on four threshold rules. The simulation results show that when the SNR is less than 50dB, the optimal scheme and heuristic threshold rule can keep sufficient detail information of heart sound and remove noise effectively.
【作者单位】： 天津市生物医学检测技术及仪器重点实验室;天津天堰科技股份有限公司;
【基金】：国家重大仪器专项(2012YQ060165) 天津市科技支撑重点项目(14ZCZDSF00005)资助
【分类号】：R540.4;TN911.7

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本文编号：1926191