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一种强噪声下的监护信息降噪方法

一种强噪声下的监护信息降噪方法

第39卷第4期2011年4月

华南理工大学学报(自然科学版)JournalofSouthChinaUniversityofTechnology

(NaturalScienceEdition)

Vol.39No.4April2011

565X(2011)04-0066-04文章编号:1000-

一种强噪声下的监护信息降噪方法

蒋贤海

谢存禧

邹焱飚

(华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640)

*

要:为提高监护信息系统预报的准确性,提出一种强噪声下监护信息的降噪方法.该

方法利用小波变换分析噪声和生理信号的小波系数的特点,应用Hampel滤波器对生理摘

信号小波系数进行滤波处理,并将处理后信号进行小波逆变换,实现监护信息的降噪处理.选择PhysioNet数据库数据进行实验,结果表明文中方法对监护信息有较好的降噪效果.

关键词:监护信息;小波变换;Hampel滤波;降噪方法

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2011.04.012中图分类号:TP274

监护信号在信息获取或传输过程中,由于受传

感器或传输途径的影响,往往会产生不同程度的噪严重影响了对生理信号的分析诊声.噪声的存在,断,因此,研究生理信号降噪对生理参数分析诊断具有重要的意义.

传统的降噪方法主要是根据有用信号与噪声在频谱上的不同分布来进行的.对于周期性的信号,其频域上表现为能量比较集中的谱线,而噪声则通常

分布在整个频域范围内,这样,具有宽频带的特征,

选择合适的带通滤波器就可以滤除噪声.滤波消噪多采用平均或线性方法

[1]

[2]

进行,如Wiener滤波

多分辨率特性等,所以将小波理论用在信号处理中

是一种有效的方法,但传统的小波阀值去除强噪声效果不佳.为了更好地去除强噪声,文中采用小波变换与Hampel相结合的方法对采集的生理参数信号进行降噪处理,以提高监护信息系统诊断报警的准确性和有效性.

1基于小波变换的阀值去噪

目前,小波理论受到了各领域研究人员的高度重视.它是一种窗口大小固定但形状、时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法,即在低频部分有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部是分有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,分析和处理非平稳信号的一种有力工具.小波变换是信号的时间-尺度分析方法,具有多分辨分析特点,能有效地从信号中提取信息.小波变换阀值去噪法的理论依据是:小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性,它能够使信号的能量在小波域集中到一些大的小波系数中,而噪声的能量却分布于整个小波域内,因此,经小波分解后,信号的小波系数幅值要大于噪声的

[6]

等.但是在强噪声条件下非平稳信号的去噪效果不

够理想.如果也使用基于带通滤波的传统方法进行降噪,则必然会把一部分信号当作噪声滤除掉,从而导致信号的扭曲与变形

[3]

.Hampel等[4]利用影子定

理把降噪问题转化为确定一条靠近含噪声序列的轨迹问题,然而使用影子定理需要知道时间序列的精这在实际应用中比较困难.确数学模型,

小波去噪运用了传统滤波器的概念,并采用小波分析代替傅里叶变换,克服了传统滤波方法的缺陷

[5]

.由于小波具有较好的局部特性、自适应特性、

收稿日期:2010-08-08

*基金项目:广东省科技攻关项目(2007B010400049);粤港关键领域重点突破项目(20090101-1)

),作者简介:蒋贤海(1979-男,博士生,广东水利电力职业技术学院讲师,主要从事智能健康监护、机器人理论及其工程mail:xh.j@mail.scut.edu.cn应用研究.E-

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