应用小波变换去除膈肌肌电图信号中的心电干扰

膈肌肌电图信号是微弱的人体生物电信号,该信号往往受到被测对象自身心电图信号的严重干扰.本文应用小波变换的分析方法,提出了一种心电定位和小波阈值相结合的去心电新算法.该方法在对信号各层小波系数分析的基础上,通过小波相关系数法确定心电干扰的位置和范围,并用绝对值均值的阈值算法对该范围内的小波系数进行阈值处理.实验结果表明,该方法能够有效去除膈肌肌电图信号中的心电干扰,并较好地保留了膈肌肌电图信号的信号特征,为膈肌肌电图信号用于呼吸疾病的分析诊断创造良好的条件.

平稳小波变换在膈肌肌电降噪中的应用

为了去除膈肌肌电中的心电干扰,提出了一种基于平稳小波变换的"逆向"硬阈值的降噪方法。首先,对临床的膈肌肌电信号进行平稳小波变换,根据小波系数检测QRS并确定心电干扰范围;其次,逐层估计心电周期范围的小波系数均方差,并且通过均方差计算各个心电干扰的阈值;最后,对各层心电干扰范围小波系数进行"逆向"硬阈值处理,并进行小波逆变换得到降噪后的信号。实验结果表明,该方法能够有效地去除膈肌肌电信号中的心电干扰,并且能够较好地保留膈肌肌电信号的信号特征。

自适应小波尺度谱阈值在膈肌信号降噪的应用

膈肌肌电信号是人体微弱的生物电信号,此信号常受到心电信号的严重干扰。为了提高阈值在膈肌肌电信号降噪的准确度,提出了一种小波尺度谱阈值自适应的降噪算法。该算法先对膈肌肌电信号进行小波变换,再把小波系数转化为小波尺度谱,然后确定心电干扰位置,并且根据心电邻域小波能量自动调整阈值从而去除心电干扰。通过对膈肌肌电信号进行实验分析,并且与小波阈值方法进行对比,结果表明该方法降低了心电干扰并且保留了膈肌肌电信号的特征。

结合小波变换和能量熵在膈肌肌电中去除心电干扰的应用

膈肌肌电(EMGdi)信号是一种由膈肌产生并蕴含着人体呼吸系统重要生理信息的生物电信号,该信号易受自身心电(ECG)信号的严重干扰。本文在小波变换的基础上,结合信息熵理论,提出了一种新的小波能量熵阈值去心电算法。该方法在对信号各层小波系数的分析基础上,将每层的系数信息量看成一个单独的信号源,将其分成N等份的小区间,通过系数能量熵的分布特性将其分成高能量熵和低能量熵两类分别进行绝对均值阈值处理,对阈值后的小波系数进行小波重构便得到降噪后的EMGdi信号。通过实验对比结果表明,该方法有效地去除了EMG-di信号的ECG干扰信号,更大程度地保留了EMGdi的信号特征。