改进的小波阈值函数在心率检测中的应用

基于人脸视频图像的心率检测是根据血液的运动使人脸皮肤颜色发生细微的变化,提取出含有脉搏信息的信号,从而得出心率值的方法。由于受背景光照、环境温度等因素的影响,在提取心率信号的过程中不可避免地带有噪声,导致检测的心率值不准确。针对这一问题,提出了一种改进的小波阈值函数并应用在心率检测中。改进的小波阈值函数既满足阈值函数的连续性,又避免了软阈值函数恒定偏差的问题,同时通过调节参数能灵活地调节阈值函数,从而实现了对心率准确、有效地估计。实验表明,改进的阈值函数去噪优于软、硬阈值函数,心率检测准确、有效。该方法在监测生命健康、监控运动安全、防止疲劳驾驶等领域有着很好的应用前景。

改进小波阈值函数在管道泄漏信号处理中的应用

在实际应用的环境下,天然气管道中存在的噪声会影响泄漏信号的有效提取,为了能够提高泄漏检测系统的灵敏度,需要提升信号去噪的效果。在对硬阈值函数、软阈值函数和Garrote阈值函数对比分析的基础上,提出了一种改进的小波阈值函数。通过MATLAB仿真对比实验,验证了改进的小波阈值算法的优越性,该函数能够有效的滤除管道泄漏信号中的噪声,并且在更大程度上保留原始信号的特征信息。