双树复小波与形态学结合的脉搏信号去噪算法

"本文主要探讨了一种基于双树复小波变换和形态学滤波的脉搏信号去噪方法，旨在改善传统小波变换在处理非线性和非平稳信号时的不足，提高脉搏信号的信噪比和波形质量。" 在医学信号处理领域，尤其是在生物信号分析中，脉搏信号的提取至关重要。由于生理信号通常受到多种噪声干扰，如工频干扰、肌电干扰等，因此需要有效的去噪方法来提取纯净的信号。传统的单级小波变换在处理这类信号时，可能会遇到平移敏感性问题，即对信号的微小位移非常敏感，导致信号细节丢失，同时可能存在频率混淆现象，影响信号的频率解析能力。 双树复小波变换（DTCWT）是一种改进的小波变换方法，它通过采用双树结构和复数运算，有效地解决了离散小波变换的平移敏感性和频率混淆问题。DTCWT能提供更好的多分辨率分析，保持信号的局部特性，同时增强了对非线性和非平稳信号的适应性。这种变换可以更精确地捕捉到脉搏信号的瞬时特征，从而实现更有效的噪声分离。 在此基础上，结合形态学滤波，可以进一步优化去噪效果。形态学滤波是一种基于几何形状的图像处理方法，它可以利用开闭运算、腐蚀和膨胀等操作去除脉搏信号中的高频噪声，同时保持信号的主要结构。在本研究中，形态学滤波器被设计用来去除由DTCWT得到的初步去噪结果中的剩余噪声，以获得更干净的脉搏信号。 实验结果显示，基于DTCWT和形态学滤波的去噪算法在去除工频干扰和肌电干扰等高频噪声方面表现出色，其信噪比（SNR）和均方差（MSE）等量化指标显著优于传统的阈值去噪方法。这意味着该方法能够更好地保留脉搏信号的原始形态，提高信号的可读性和后续分析的准确性。 本文提出的双树复小波变换结合形态学滤波的去噪策略，为脉搏信号的噪声消除提供了新的有效工具，对于临床诊断和生物医学工程领域的信号处理具有重要的实际应用价值。未来的研究可能进一步优化算法参数，或者将其应用于其他类型的生物信号处理，以拓展其在医疗健康监测系统中的应用。