小波熵阈值法在心电信号去噪与R波检测中的应用

"小波熵阈值的心电信号去噪及 R波检测算法的研究，通过小波变换和小波熵的应用，提高心电信号处理的精度和效率。" 心电信号在医学诊断中扮演着至关重要的角色，它们是评估心血管疾病的关键数据。然而，由于信号采集过程中的各种干扰，如基线漂移、工频干扰和肌电干扰，心电信号往往含有噪声，这可能会影响疾病的准确诊断。因此，心电信号的去噪是心电图分析的一个重要步骤。 本文提出了一种结合小波变换和小波熵阈值的方法来去除心电信号的噪声。首先，使用小波变换将心电信号分解成多个子带，这样可以分别处理不同频率成分的噪声。然后，计算每个子带的小波熵，小波熵能有效反映信号的复杂性和不确定性，有助于识别噪声和信号的区别。接着，通过将小波熵与小波阈值相结合，确定了去除高频噪声的阈值门限。采用折中指数自适应阈值函数进一步处理心电信号，这种函数可以根据信号特性动态调整阈值，从而更有效地去除噪声。 在去噪处理后，利用bior3.7小波进行R波峰值检测。R波是心电信号中的一个重要特征，标志着心脏的收缩期。准确地检测R波的位置对于心率分析和心律失常的诊断至关重要。实验中，这种方法被应用到MIT/BIH心率失常心电数据库的117号信号上，并与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值等传统去噪算法进行了比较。结果显示，当输入信噪比为9.7247dB时，小波熵阈值去噪法的输出信噪比达到17.2941dB，显著优于其他传统方法，同时，R波检测的准确性也更高。 该研究展示了小波熵在心电信号处理中的优势，尤其是在噪声抑制和特征提取方面。通过这种方式，可以提高心电信号的清晰度，进而提升医疗诊断的精确度。这一方法对于未来的心电信号处理和分析具有重要的理论和实际意义，特别是在噪声环境复杂的情况下，小波熵阈值方法有望成为一种强大的工具。