基于双树复小波变换的微弱生物医学信号处理及其应用研究

发布时间：2017-10-18 13:08

  本文关键词：基于双树复小波变换的微弱生物医学信号处理及其应用研究

  更多相关文章： 生物医学信号 傅里叶变换 小波变换 双树复小波变换

【摘要】：生物医学信号一般都是被强噪声淹没的低频微弱非平稳信号，它们对研究人体生理状态和临床诊断具有重要价值，且其处理方法都是以数字信号处理方法为基础的。生物医学信号处理如干扰噪声的滤除、特征信息的提取能力等决定着这些信号是否真正为人们所用。到目前为止，已有多种以傅里叶变换为基础的时频分析被应用于提取微弱生物医学信号中对科学研究和临床诊断有价值的特征信息。 以傅里叶变换为基础的小波变换，沿用了短时傅里叶变换的时频局域化思想，同时又改善了时间窗不随频率变化的局限性，成为继傅里叶变换以来在工程领域上新的里程碑，被誉为信号分析的“数学显微镜”。尽管离散小波变换因为其时频分析和多分辨率分析能力而被广泛使用，但它仍有几方面不足，如信号变换有平移敏感性、频率混叠现象、方向选择性少等。在信号处理过程中，这些缺点导致信号细节信息丢失或结果不精确等后果。 针对传统离散小波变换的不足，论文提出了一种基于双树复小波变换的微弱生物医学信号处理方法。双树复小波变换特有的平移不变性、抗混叠效应和多方向选择等性质，可以克服传统离散小波变换的上述缺点。文中分别对心阻抗微分信号、心电信号、心音信号和医学图像4种生物医学信号进行基于双树复小波变换的去噪、特征提取或图像融合等处理。经实验证明：双树复小波变换比传统离散小波变换去噪能力更强，信号边缘、纹理等有用特征得到较好地保留和提取，，且融合图像更清晰、含信息量更多。因此双树复小波变换可以作为一种微弱生物医学信号处理的新方法。
【关键词】：生物医学信号 傅里叶变换 小波变换 双树复小波变换
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R318.04
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-14
• 1.1 课题研究目的和意义7-9
• 1.2 微弱生物医学信号处理的现状9-12
• 1.2.1 基于非线性动力学方法的生物医学信号处理9-11
• 1.2.2 基于盲源分离技术的生物医学信号处理11
• 1.2.3 基于时频分析的生物医学信号处理11-12
• 1.3 本文的内容安排及主要研究内容12-14
• 2 常用生物医学信号时频分析处理方法14-27
• 2.1 傅里叶变换14-17
• 2.2 短时傅里叶变换17-19
• 2.3 Wigner-Ville 分布19
• 2.4 小波变换19-25
• 2.4.1 连续小波变换20
• 2.4.2 离散小波变换20-21
• 2.4.3 离散小波变换的不足21-25
• 2.5 本章小结25-27
• 3 双树复小波变换基本原理及其性质27-35
• 3.1 复小波变换27
• 3.2 双树复小波变换的框架27-28
• 3.3 滤波器的设计28-31
• 3.3.1 奇偶滤波器组29-30
• 3.3.2 Q-shift 滤波器组30-31
• 3.4 双树复小波变换的性质31-34
• 3.4.1 平移不变性31
• 3.4.2 抗混叠效应31-33
• 3.4.3 多方向选择性33-34
• 3.5 本章小结34-35
• 4 双树复小波变换在微弱生物医学信号处理中的应用35-61
• 4.1 在心阻抗微分信号中的应用36-42
• 4.1.1 心阻抗微分信号去噪37-40
• 4.1.2 心阻抗微分信号特征点检测40-42
• 4.2 在心电信号中的应用42-49
• 4.2.1 心电信号去噪42-46
• 4.2.2 QRS 波提取46-49
• 4.3 在心音信号中的应用49-55
• 4.3.1 心音信号去噪50-53
• 4.3.2 心音包络提取53-55
• 4.4 在医学图像中的应用55-60
• 4.4.1 图像去噪55-58
• 4.4.2 图像融合58-60
• 4.5 本章小结60-61
• 5 总结与展望61-62
• 5.1 总结61
• 5.2 展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-67
• 附录67
• A 作者在攻读学位期间发表的论文目录67
• B 作者在攻读学位期间参与的科研项目67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 凌锋;曹建林;杨玲;杨智鹏;;基于双树复小波变换图像融合方法[J];成都信息工程学院学报;2009年02期

2 袁海洋;何敏;王威廉;;DWA:一种新的心电实时检测算法[J];电子测量与仪器学报;2009年09期

3 姜明丽,陈先农;人工神经网络在肌电信号处理中的应用[J];国外医学.生物医学工程分册;2005年02期

4 宰文姣;汪华章;;基于双树复小波的图像边缘检测[J];计算机应用;2008年S1期

5 杜鹃;刘斌;;Q-shift二元树复小波在图像融合中的应用[J];计算机应用与软件;2011年06期

6 赵浩,周卫东,钟凌惠;独立分量分析在生物医学信号处理中的应用[J];生物医学工程研究;2003年04期

7 彭章平;彭小奇;伍更新;;基于非平稳信号频谱分析的指纹图像增强算法[J];数据采集与处理;2008年01期

8 邢素霞;陈天华;;基于DSP的心音信号采集与分析[J];生物医学工程学杂志;2011年02期

9 周酥;朱蒂;吴效明;黄岳山;;基于小波变换的心音包络提取算法及应用[J];中国组织工程研究与临床康复;2011年30期

10 马立业;;无创心脏血流动力学监测仪的工作原理、参数意义和临床价值[J];中国心血管杂志;2008年01期

本文编号：1055081