改进小波阈值算法在心电噪声去除中的优势分析

"本文探讨了小波阈值去噪算法在心电信号处理中的应用，针对传统软、硬阈值去噪方法的不足，提出了一种改进的阈值函数，以提高去噪效果。通过对比实验，该方法在去除不同类型的噪声干扰时表现出更高的信噪比，有利于心电波形的准确提取，对于心脏病的诊断具有重要意义。" 在心电信号的分析和诊断中，噪声的去除是至关重要的一步。心电信号（ECG）由于其低频低幅的特性，容易受到多种干扰，如工频干扰、基线漂移和肌电干扰等，这些噪声会掩盖ECG的原始特征，影响医生的判断。因此，研究有效的去噪技术是心电图分析的关键。 小波分析作为一种强大的信号处理工具，因其时频局部化特性而在心电信号去噪领域得到了广泛应用。小波变换能够将信号从时域转换到时间-尺度平面上，通过多尺度分析揭示信号在不同分辨率下的细节信息。1992年，Mallat提出的奇异性检测理论和随后Donoho与Johnstone的二进制小波阈值去噪方法，为小波去噪提供了理论基础。 传统的阈值去噪方法包括软阈值和硬阈值。软阈值在去噪过程中保持了信号的连续性，但可能会引入微小的误差；而硬阈值则可能导致信号突变，不适用于对连续性的要求较高的信号处理。为克服这两种方法的缺点，文章提出了一种新的阈值函数，该函数能够在保持信号连续性的同时减小去噪误差，适应不同噪声频带分布的特点。 实验部分，作者利用MIT-BIH心电数据库进行验证，对比了改进的小波阈值去噪方法与传统的软、硬阈值去噪方法。结果显示，改进的阈值方法在去除噪声的同时，显著提高了信噪比，这对于准确检测和分析ECG的P波、QRS波群和T波等关键特征具有积极影响，有助于提升心脏病诊断的准确性和可靠性。 这篇论文研究了小波阈值去噪算法的改进，提出的新阈值函数在心电信号去噪中表现优越，为心电图的临床应用提供了更有效的方法。未来的研究可以进一步优化阈值函数，探索更适应复杂噪声环境的去噪策略，以提升心电信号处理的效率和精度。