小波变换在心电信号去噪中的应用与改进算法

"基于小波变换的心电信号去噪研究，探讨了心电信号在采集过程中可能遇到的噪声问题，如肌电干扰、工频干扰和基线漂移，并提出了一种改进的阈值估计算法来优化小波去噪效果。文章通过仿真比较了新算法与传统方法的差异，证明了新算法在心电信号去噪方面的优越性，并找到了适用于心电信号去噪的最佳小波基。" 心电信号是医学诊断中极为重要的生理信号，用于检测心脏的电活动。然而，在实际采集过程中，由于多种因素，心电信号往往会受到各种噪声的污染，这些噪声包括肌电干扰（来自肌肉活动产生的电噪声）、工频干扰（通常由电源线路的50Hz或60Hz噪声引起）以及基线漂移（长时间记录时信号水平的变化）。这些噪声的存在严重影响了心电信号的准确分析和诊断。 小波变换作为一种强大的时频分析工具，因其在时域和频域的局部化特性，被广泛应用于信号去噪。它可以提供信号在不同尺度和时间上的细节信息，因此特别适合分析非平稳信号如心电信号。在本文中，作者首先分析了心电信号噪声的特点及其频率分布，接着探讨了传统去噪方法在处理心电信号时的局限性，如可能过度平滑信号，丢失重要信息等。 针对这些问题，研究者提出了一个改进的阈值估计算法，以改善小波去噪的效果。小波阈值去噪是通过选择合适的小波基和阈值策略，去除小波系数中的噪声成分，保留信号成分。改进的阈值算法可能涉及到自适应阈值设置，以更精确地区分信号与噪声，减少信号失真。通过仿真对比，结果显示该新算法在去噪性能上优于传统方法，重构的信号更接近原始无噪声信号。 关键词中的“小波变换”强调了研究的核心技术，“心电信号”指出了应用领域，“阈值处理函数”则揭示了去噪策略的关键所在。这篇论文的贡献在于提供了优化心电信号去噪的新方法，并通过实验验证了其有效性，对于提升心电图分析的准确性具有重要意义。中图分类号TN91215可能代表了该研究属于电子与通信工程领域的子类别，具体是信号处理技术。最后，文章的英文标题"Denoising Research of ECG Signal Based on Wavelet Transform"表明这是一篇专注于利用小波变换进行心电信号去噪的研究。