基于自适应小波阈值的心电信号去噪算法

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自适应小波阈值去噪方法

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。

自适应小波阈值去噪原理

自适应小波阈值去噪原理小波变换的出现为信号处理领域带来了新的处理方法，其中的小波阈值去噪技术由于其出色的去噪效果而备受关注。

该技术在如何确定阈值方面存在许多争议，为了解决这个问题，自适应小波阈值去噪技术应运而生。

本文将详细介绍自适应小波阈值去噪技术的原理和实现方式。

小波阈值去噪技术是基于小波变换的信号去噪方法，其基本原理是：将噪声信号通过小波变换转换到小波域，利用小波变换的分解性质将噪声和信号分开，通过加入阈值进行噪声的滤除，然后将小波域上的信号逆变换回时域，得到经过去噪后的信号。

具体来说，对于一个长度为N的信号$x(n)$，它可以进行小波变换得到其小波系数$CJ_k$，即：$$CJ_k = \sum_{n=0}^{N-1}x(n)\psi_{j,k}(n)$$$\psi_{j,k}(n)$为小波基函数，它们可以由小波变换的不同种类选择。

通过多层小波分解，可以得到多个小波系数矩阵$CJ_{nj}$，其中$n$表示小波变换的层数，$j$表示小波系数的关键字，$j=(n,j)$。

在小波域中，噪声和信号的表现方式不同。

通常情况下，信号的小波系数分布在某个范围内，而噪声则分布在零附近。

我们可以通过以零为中心的阈值将小波系数分为两部分：大于阈值的系数表示信号成分，小于阈值的系数表示噪声成分。

然后将小于阈值的小波系数清零，再通过逆变换将小波系数转换回原始信号。

小波阈值去噪技术的核心问题是如何确定阈值。

传统的小波阈值去噪技术采用全局阈值，所有小波系数均采用同一个阈值进行处理。

这种方法可能会使信号丢失部分重要信息，从而影响其质量。

如果在将全部小波系数同时处理时，不同频带的信号成分和噪声带宽差异较大，无法很好地选取合理的阈值。

为了解决这些问题，自适应小波阈值去噪技术应运而生。

该方法采用自适应阈值，在不同频带上分别应用不同的阈值，以便更好地保留信号信息。

自适应小波阈值去噪技术的步骤如下：1. 利用小波变换将噪声信号转换到小波域。

基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法

基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法王磊;孙玮;陈奕博;李鹏;赵凌霄【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)015【摘要】多尺度分析对于小波阈值的选取以及小波函数的设计依赖性较强,针对不同个体心电信号的降噪效果差异性较大.提出一种自适应的小波阈值计算和选取方法,该方法在启发式阈值优化方法基础上融入了小波分解层数和层级影响因子,通过动态调整每一层小波系数的阈值计算函数实现更加合理的信号分解与降噪处理.实验结果表明所提出算法在心电信号降噪效果方面获得了较好的表现,能够满足临床应用需求.【总页数】5页(P29-33)【作者】王磊;孙玮;陈奕博;李鹏;赵凌霄【作者单位】中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,江苏苏州 215163【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于集合经验模态分解-小波阈值方法的爆破振动信号降噪方法 [J], 费鸿禄;刘梦;曲广建;高英2.基于CEEMD和改进小波阈值的机械密封声发射信号降噪方法 [J], 胡龙飞;高宏力;石大磊;林志斌;李克斯;赵蕾3.分层自适应小波阈值轴承故障信号降噪方法 [J], WANG Pu;LI Tian-yao;GAO Xue-jin;GAO Hui-hui4.基于自适应滑动均值和小波阈值的叶尖间隙信号降噪方法 [J], 邵兴臣;段发阶;蒋佳佳;牛广越;刘志博5.自适应小波阈值滚动轴承故障振动信号降噪方法 [J], 纪俊卿;张亚靓;孟祥川;许同乐因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

第23卷　第4期吉林大学学报(信息科学版)Vol.23　No.4 2005年7月Journal of J ilin University(I nf or mati on Science Editi on)July2005文章编号:167125896(2005)0420445204基于小波自适应阈值的图像去噪方法倪虹霞1,2,杨信昌3,陈贺新1(11吉林大学通信工程学院,长春130012; 2.长春工程学院信息工程系,长春130021;3.中国人民解放军4808工厂军械修理厂信息中心,山东青岛266042)摘要:针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法。

该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。

仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2d B,从而证明了该方法的有效性。

关键词:小波变换;中值滤波;自适应阈值去噪中图分类号:TP391141 文献标识码:ADe2noising Method Based on Adap tive W avelet ThresholdingN I Hong2xia1,2,Y ANG Xin2chang3,CHEN He2xin1(1.College of Communicati on Engineening,Jilin University,Changchun130012,China;2.Dep tart m ent of I nf or mati on Engineering,Changchun I nstitute of Technol ogy,Changchun130021,China;3.O rdnance Reva mp ing D ivisi on4808T H Fact ory of P LA of China,Q ingdao266042,China)Abstract:The de2noising method by threshold based on wavelet transf or m is only used t o re move Gaussian W hite Noise and invalid t o re move i m pulse noise This paper p r oposes the de2noising method that combines wave2 let adap tive threshold algorithm and median filter.This method can effectively re move fixed noises of the Gaussi2 an W hite Noise and i m pulse noise.The si m ulati on experi m ent shows that the Peak Signal2Noise Rati o of de2noi2 sing i m age is increased1～2d B,and the validity of this algorithm is de monstrated.Key words:wavelet transf or mati on;median filter;adap tive wavelet threshold de2noising引　言从自然界获得的图像大部分都包括多种噪声,仅去除某一种噪声无法达到最佳的图像去噪效果。

基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明，与传统方法相比，该方法运算量较小，能有效去除
高斯白噪声，进一步提高峰值性噪比，同时能够很好地保留图像细节信息。关键词：图像去噪；小波变换；多尺度；自适应阈值；峰值信噪比
中图分类号：ＴＰ７５１．１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－６２９Ｘ｛２０１３）０８－０２５０－０４
ｄｏｉ：ｌ０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ６２９Ｘ．２０１３．０８．０６４
第２３卷
第８期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬ０ＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２３Ｎｏ．８Ａｕｇ．２０１３
２０１３年８月
基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究
于笃发，邵建华，张晶如
Ａｉｍｍｉｎｇａｔｈｅｔｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｕｌｉ－ｔｓｃａｌｅａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｍｅｈｏｔｄｏｆｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｈｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｉｃｔｓｏｆｈｅｔｉｍａｇｅｗａｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄＣｎａｄｅｔｅｒｍｉｎｅｈｅｔｂｅｔｔｅｒｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｆｄｉｆ－ｆｅｒｅｎｔｌａｙ￣ｓ’ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｆｔｅｒｗａｖｄ￣ｄｃｏｅｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｈｅｔｎｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｅｆｉｃｆｉｅｎｔｏｆｅａｃｈｌａｙｅｒｗｉｈｔａｐｐｒｏ・ｐｎａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｔａｃｈｉｅｖｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｅｆｆｅｃｔ．ｈｅＴｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ￣ｄｉｔｉｏｎｌａｍｅｈｏｔｄｓ，ｈｉｔｓｍｅｈｏｔｄＣｎａｅｆｆｃｔｅｉｖｅｌｙｅｎｒｌｏｖｅＧａｕｓｓｉｎａｗｈｉｔｅｎｏｉｓｅａｎｄｆｕｒｔｈｒｅｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｐｅａｋｓｉｇｎｌ— ａｏ —ｎｔｏｉｓｅｒａｉｏ，ｔｗｈｉｌｅｗｅｌｌｐｒｅｅｒｓｖｉｎｇｉｍａｇｅｄｅｔａｉｌｓ．

ECG信号自适应贝叶斯小波去噪算法研究

ECG信号自适应贝叶斯小波去噪算法研究赵静;韦海成【摘要】ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析.针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法.首先对ECG信号进行小波分解,再通过贝叶斯算法重新计算最佳小波系数阈值和加权系数,最终实现ECG信号的去噪和重构.实验结果表明:该算法能够较好地消除ECG信号的噪声,在保留较多信号细节的同时减少了信号失真.相对于小波软阈值和硬阈值算法,该算法的MSE 为0.2871,PSNR值为53.5507,明显优于前者,具有较高的实际使用价值.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2019(042)005【总页数】5页(P61-65)【关键词】贝叶斯;小波分析;心电图;信号去噪;信号重构;小波阈值【作者】赵静;韦海成【作者单位】宁夏大学信息工程学院,宁夏银川 750021;北方民族大学电气信息工程学院,宁夏银川 750021【正文语种】中文【中图分类】TN911.4-340 引言随着当前移动健康监护技术的发展，利用小型便携装置对人体实时采集心电图（ECG）等生物电信号进行分析是当前研究的一个热点领域。

然而在实际使用过程中，由于ECG 信号幅度为mV 级，这种级别的电信号通常会遇到电路背景噪声、50 Hz 工频等环境噪声的影响，出现信号干扰和失真，影响了对该信号的正确分析[1]。

为了消除噪声对信号的干扰，ECG 信号放大电路中常采用前段放大、高通滤波、带通滤波和放大电路等多级环节构成ECG 电信号放大系统，并在临床中取得了较好的效果[2]。

但在实际使用中发现，ECG 信号经过上述硬件处理后仍存在一定的高频噪声和零点漂移现象。

上述噪声虽然对有经验的医师判断疾病没有较大的影响，但在采用机器视觉进行移动健康动态监控时会影响到ECG 周期性特征点的分析。

因此，需要采用算法对采集到的ECG 信号进行噪声消除。

一种基于小波尺度相关性的自适应阈值去噪算法

和Ｇ与Ｇ的关系如图１示。，所
定义置信系数如下：（ｍ，ｎ＝）
固田匝卜悃＿
注：其中２Ｔ示隔点补零表
ｌ１（）Ｉ（ｎ，ｍ１ｍ）当ｄ， ≥ ，ｌ０当（），Ｉｍｌ，＝ｄ
ｆ（』］（・】，ｍ一Ｊ［ｄ
（ｍ，ｎ（（）ｍ，ｎ，（）ｍ，ｎ）：）
空间位置，表示尺度。由于边缘等特征的位置会随着尺度的
改变而发生一定的偏移，所以取值通常为２，最多不超过３，本文取Ｌ＝２。设图像经多尺度分解后得到的相邻两尺度的
０当ｊ，ｌ且（ｎ１，ｌ（）ｍ）时ｍＣ，≠
｛ｄｍｎｌ，则认为该点小波系数完全由噪声产生，由此ｌ（，）】Ｇ
如轮廓、小结构、噪声等富含高频信息的局部细节很敏感。
波分解后，得到个尺度上的置信系数，代表分解的尺
度，ｄ代表小波子带的方向。对ｃ（ｃｍ，ｎ来说，（）ｍ，ｎ为１）时，Ｗ（ｎ是原图像对应的小波系数；（）０时，Ｗｍ，）ｍ，为
，
）加权，由此达到对原图像的小波系
数最大限度的保留。阈值处理采用硬阈值方法。
Ｃｒ，，）兀＋ｍｎｏＬｍｎｒｄ，）。（
（１）
设计小波域滤波器是（ｍ，ｎ和ｄｍ）（
，
）的二元函数：
式（）表示计算乘积的尺度数，（１中，ｍ，ｎ表示系数的）
果该点的正规化小波算子的绝对值等于其对应的里

一种基于小波变换的自适应阈值图像去噪方法

一种基于小波变换的自适应阈值图像去噪方法
杜林;周新明;李征;黄晓芳
【期刊名称】《数字通信》
【年(卷),期】2010(037)002
【摘要】@@ 0 引言rn由于小波变换有良好的局部特性,作为一种信号和图像处理工具,它得到了广泛应用[1].
【总页数】3页(P55-57)
【作者】杜林;周新明;李征;黄晓芳
【作者单位】兰州交通大学,电子与信息工程学院,兰州,730070;兰州交通大学,交通运输学院,兰州,730070;兰州交通大学,电子与信息工程学院,兰州,730070;兰州交通大学,自动化与电气工程学院,兰州,730070
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法 [J], 张一;成礼智
2.基于水下图像小波变换的图像阈值去噪方法的研究 [J], 刘红莉;王国宇;马原
3.一种基于小波变换的图像阈值去噪方法 [J], 王侠;冯贺
4.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒
5.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒
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关键词：小波函数；阈值去噪；信噪比
中图分类号：ＴＮ３０１．６文献标识码：Ｂ
Ｂｒｉｇｅ— －ＭａｓｓａｒｔＰｏｌｉｃｙｏｆＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ｏｆＥＣＧＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｈｒｅｓｈｏｌｄＤｅ— — Ｎｏｉｓｉｎｇ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＩｎＥＣＧａｃｃｕｒａｔｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍ．ｔｈｅｎｏｉｓｅａｆｆｅｃｔｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄ
ＷａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｗｉｔｈａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆＢｒｉｇｅ—ＭａｓｓａｒｔｓｔｒａｔｅｇｙｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｏｒｄｅｒｔｏｂｅｔｔｅｒｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅＥＣＧ．Ｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅ—ｎｏｉｓｉｎｇａｎｄｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎｃａｎｂｅａｖｏｉｄｅｄｗｉｔｈｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｎｏｉｓｅａｎｄｓｉｇｎａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｃａｎｂｅｓｅｐａｒａｔｅｄｌｆｅｘｉｂｌｙｂｙａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｓｉｇｎａｌｓｉｎＭＩＴ—ＢＩＨＥＣＧｓｉｇｎａｌｄａｔａｂａｓｅｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｈｅｎｏｍｅｎａｏｆｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎｉｎｐａｒｔｉｃｕｌａｒｔｈｅＰＲｉｎｔｅｒｖａｌｏｆＥＣＧｃａｎｂｅｉｎｈｉｂｉｔｅｄｂｙｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｌｇｏｉｒｔｈｍ．Ａｎｄｔｈｅｓｉｇｎａｌ —ｔｏ—ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｉｓ
第３０卷第１Ｏ期
文章编号：Βιβλιοθήκη １００６— ９３４８（２０１３）１０— ０３６８— ０４
计
算
机
仿
真
２０１３年ｌ０月
基于自适应小波阈值的心电信号去噪算法
李庆华，山拜・达拉拜，孙全富
（新疆大学信息科学与工程学院，新疆乌鲁木齐８３００４６）摘要：在心电信号准确测量问题的研究中，噪声影响着测量的准确性。针对传统小波阈值去噪存在伪吉布斯现象或是过度
平滑的缺点，而难以将心电信号ＰＲ间期的特征保留下来的不足。并且为了更好的识别心电信号，采用改进的小波阈值函数结合Ｂｒｉｇｅ — Ｍａｓｓａｒｔ策略的自适应阈值对心电信号进行处理。它能够克服传统阈值去噪的不足，避免出现振荡现象，同时自适应阈值灵活地将噪声分量和信号分量分离。最后对ＭＩＴ — ＢＩＨ中的心电信号进行仿真，结果表明，改进的自适应阈值算法能够抑制心电信号特别是ＰＲ间期的振荡现象，相对传统阈值去噪有更高的信噪比。
ＬＩＱｉｎｇ—ｈｕａ，ＳｅｎｂａｉＤａｌａｂａｅｖ，ＳＵＮＱｕａｎ—ｆｕ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＸｉｎｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＵｒｕｍｑｉＸｉ￣ｉａｎｇ８３００４６，Ｃｈｉｎａ）
ｉｎｃｒｅａｓｅｄｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎｌａｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅ—ｎｏｉｓｉｎｇａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｗａｖｅｌｅｔｆｕｎｃｔｉｏｎ；Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅ～ｎｏｉｓｉｎｇ；Ｓｉｇｎｌ —ｔａｏ—ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ