小波变换在心电微弱信号消噪中的应用研究

"基于小波变换的心电微弱信号处理的研究，通过分析心电监测过程中的常见噪声，如肌电干扰、工频干扰和基线漂移，提出了一个结合软、硬阈值的小波变换消噪新算法。该算法在MATLAB环境中通过模拟心电微弱信号并添加噪声进行测试，其消噪效果理想。" 本文主要探讨的是在信息技术领域中，特别是心电图（ECG）信号处理方面，如何有效去除微弱信号中的噪声问题。心电图是一种重要的医学诊断工具，用于监测心脏的电生理活动。然而，在实际监测过程中，由于各种因素，如肌电干扰（EMG）、工频干扰和基线漂移，原始信号往往被噪声所污染，这使得提取有用信息变得极具挑战性。 小波变换作为一种多分辨率分析工具，能够对信号进行时频局部化分析，因此在信号去噪中具有显著优势。传统的阈值消噪方法通常分为软阈值和硬阈值两类。软阈值在处理噪声时能够保持信号连续性，而硬阈值则能有效地去除离群点。文章提出的改进算法则是将两者结合起来，旨在既能有效消除噪声，又能尽可能地保留信号细节。 实验部分，研究人员在MATLAB环境中生成了模拟的心电微弱信号，并人为添加了噪声源，然后应用改进的阈值消噪算法进行处理。通过对比分析，证明了这种结合软硬阈值的消噪方法对于心电微弱信号的去噪效果优于单一阈值方法，这对于提高心电图分析的准确性和可靠性具有重要意义。 此外，作者李雅梅、李丽和陈明霞的研究工作得到了中国煤炭工业协会项目（MTKJ2010-296）的支持，他们在智能信息处理和计算机测控技术领域有着深入的研究背景。该研究成果不仅对于医学信号处理领域，还对于更广泛的信息处理技术领域，都提供了有价值的参考和实践指导。 这篇论文深入研究了小波变换在心电微弱信号处理中的应用，通过创新的阈值消噪策略提高了信号处理的效果，对于提升医疗诊断质量和信息技术在生物医学领域的应用具有积极的推动作用。