小波分析在脉象信号处理中的应用：噪声消除与基线漂移

"脉象信号的小波多分辨率分析方法 (2011年)，该研究主要探讨了如何利用小波变换的多分辨率分析技术对脉象信号进行噪声消除和基线漂移校正，以提高脉象信号分析的准确性。文章作者为王燕、续明进和杨梅，发表于《北京印刷学院学报》2011年第19卷第6期。" 在中医领域，脉诊是一种重要的诊断手段，但受到各种干扰因素的影响，如工频干扰、肌电干扰和白噪声，使得脉象信号的分析面临挑战。小波多分辨率分析技术为解决这一问题提供了一种有效的方法。小波变换是一种时频分析工具，能够同时在时间和频率域内提供信息，特别适合处理非平稳信号，如脉象信号。 在论文中，研究人员采用基于小波变换的多分辨率滤波技术，针对脉象信号的时频分布特性，实施软阈值降噪策略。软阈值方法能够在保持信号细节的同时，有效地去除噪声。这种方法的优势在于其对脉象测量条件和个体生理差异的适应性较强，能够在消除噪声的过程中一次性完成基线漂移的校正，这在小波多分辨率分解和重构过程中得以实现。 预处理后的脉象信号质量得到显著提升，为后续的特征提取步骤提供了准确的基础输入和判断条件。小波模极大方法常用于脉象信号特征点的定位，预处理的必要性在于确保这些特征点的检测精度，这对于中医诊断的准确性和后续的信号分析至关重要。 论文的关键词包括中医脉诊、脉象定量化、小波技术、多分辨率分析以及噪声消除，表明研究涵盖了医学、信号处理和信息技术等多个领域。文中所提出的方法对中医药现代化和脉象信号的科学化分析具有积极的推动作用，同时也为相关领域的研究提供了有价值的参考。 这篇2011年的研究通过小波多分辨率分析技术，为改善脉象信号的质量、提高脉诊的准确性开辟了新的路径，对于后续的信号处理和特征提取步骤有着深远的影响。这一方法不仅适用于中医脉象分析，也可能在其他领域的信号处理中找到应用。