心电信号去噪 小波解析.ppt

小波分析在心电信号去噪中的应用
主要内容
心电信号的噪声特点
小波分析与传统信号处理方法的比较
小波去噪的基本原理
小波去噪的基本步骤
小波去噪中的阈值函数和阈值的选取
小波去噪中小波函数的选择
去噪效果的评价
程序说明
总结
心电信号(ECG)是典型的强噪声的非平稳的随机信号。 Hz-100Hz之间,而90% H z-35H z之间。
在心电信号的采集和A/ D 转换过程中,心电信号不可避免地受到各种类型的噪声干扰,概括起来主要包括以下三类噪声:
一、心电信号的噪声特点
一、心电信号的噪声特点
(1)由于电源磁场作用于心电图机与人体之间的环形电路所致的50 Hz/ 60 Hz 工频干扰;
(2)由于病人肌肉紧张产生的肌电干扰;
(3)由于病人呼吸运动或者由电极—电极—皮肤之间界面阻抗所致的频响,一般小于1 Hz 的基线漂移;
这些噪声干扰与心电信号混杂,引起心电信号的畸变,使整个心电信号波形模糊不清,对随后的信号分析处理,尤其是计算机自动识别诊断造成误判和漏判,因此,心电信号的消噪有重要的意义。
二、小波分析与传统信号处理方法的比较
傅式变换又有其局限性:傅立叶变换的核函数是正弦函数,它在时间域上是无限的,非局部化的。
在去噪方面,由于傅立叶分析是将信号完全在频率域中进行分析,它不能给出信号在某个时间点的变化情况,使得信号在时间轴上的每一点突变,都会影响信号的整个频域,所以,它不能有效的区分信号中可能包含的尖峰或突变部分还是不平稳的白噪声。
小波变换的特点
小波变换是将时间信号展开为小波函数族的线性叠加,小波变换的核函数是小波函数,它在时间和频率域内都是局部化的。所以,小波变化可对信号同时在时-频域内进行联合分析。

在去噪方面,小波分析由于能同时在时-频域中对信号进行分析,具有多分辨分析的功能,所以在不同的分解层上有效的区分信号的突变部分和噪声,从而实现信号的消噪。
三、小波分析的去噪原理
在实际工程应用中,通常所分析的信号具有非线性,非平稳,并且奇异点较多的特点。含噪的一维信号模型可表示为:
其中,f(t)为真实信号,s(t)为含噪信号,e(t)为噪声, 为噪声标准偏差。
三、小波分析的去噪原理
有用信号通常表现为低频信号或是相对比较平稳。而噪声信号通常表现为高频信号。
利用小波对含噪的原始信号分解后,含噪部分主要集中在高频小波系数中,并且,包含有用信号的小波系数幅值较大,但数目少;而噪声对应的小波系数幅值小,数目较多。
基于上述特点,可以应用门限阈值法对小波系数进行处理。(即对较小的小波系数置为0,较大的保留或削弱),然后对信号重构即可达到消噪的目的。