基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

发布时间：2021-05-25 16:01

　　为更好地消除心电信号（ECG）处理过程中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提出一种基于改进小波阈值的去噪算法。该算法选定coi5作为小波基进行分解,选取分解尺度为8层,使用改进的阈值选取方法对每一层信号系数进行去噪。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差,同时具有良好的自适应性。实验结果表明,该方法与传统阈值法相比,信噪比提高了24.26%,均方误差降低了21.42%;与当前国际上先进的去噪算法相比,信噪比提高了2.01%,均方误差降低了6.9%,去噪效果显著提升,验证了该算法的有效性。 

【文章来源】：软件导刊. 2020,19(06)

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]EWT算法在单导联心电信号去噪中的研究[J]. 彭荣辉,赵治栋,张烨菲.  杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2019(05)
[2]ECG信号自适应贝叶斯小波去噪算法研究[J]. 赵静,韦海成.  现代电子技术. 2019(05)
[3]面向心电信号去噪的正交小波构造方法[J]. 朱俊江,张远辉.  中国生物医学工程学报. 2017(01)
[4]心电信号小波去噪的改进算法研究[J]. 郑敏敏,高小榕,谢海鹤.  中国生物医学工程学报. 2017(01)
[5]基于白噪声分离的集合经验模态分解心电信号去噪方法研究[J]. 任斌斌,谭海燕,马成群,吕德卫,刘芳芳,张海涛,李章勇.  生物医学工程学杂志. 2016(02)
[6]基于集合经验模态分解和小波收缩算法的自适应心电信号去噪问题研究[J]. 宋美.  生物数学学报. 2015(04)
[7]基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法[J]. 姚成,司玉娟,郎六琪,朴德慧,徐海峰,李贺佳.  吉林大学学报(工学版). 2012(04)
[8]一种改进阈值的平移不变量小波消噪方法[J]. 涂建成,席旭刚,罗志增.  信息与控制. 2011(02)
[9]基于小波变换的动态心电信号伪差识别[J]. 李永亭,齐咏生,肖志云.  计算机工程. 2009(18)
[10]一种基于新阈值函数的小波信号去噪方法[J]. 叶裕雷,戴文战.  计算机应用. 2006(07)

硕士论文
[1]小波预处理的ITD方法在脑电信号处理中的应用研究[D]. 梁悦.太原理工大学 2017
[2]基于小波变换的心电QRS波群检测算法的研究[D]. 李秀丽.山东大学 2013



本文编号：3205619