导读:本文包含了心电信号去噪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:心电信号,信号去噪,稀疏分解,广义正交匹配追踪
心电信号去噪论文文献综述
汤伟,王权,刘嫣,王玲利[1]（2019）在《改进GOMP算法在心电信号去噪中的研究与应用》一文中研究指出心电信号的采集、传输在医学研究心脏性疾病具有重要意义,利用稀疏分解方法对其进行去噪仍存在诸多问题。针对广义正交匹配追踪(Generalized Orthogonal Matching Pursuit,GOMP)算法选择字典原子时在残差取值最小的非最优性,以及在稀疏信号过程中选择过多原子导致的重构精度问题,提出一种新的优化算法。通过增加阈值的方式来根据噪声干扰程度不同实现迭代次数的变化。利用Jaccard系数相似性来替换GOMP算法中内积余弦算法准测,优化了字典矩阵与残差匹配原子的方式。实验结果表明,改进GOMP算法明显提高了信噪比,且均方根误差最低,在时效性上达到最优。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
彭荣辉,赵治栋,张烨菲[2]（2019）在《EWT算法在单导联心电信号去噪中的研究》一文中研究指出针对小波软阈值消噪算法缺乏自适应性与经验小波变换(Empirical Wavelet Tranform,EWT)去噪算法无法有效滤除心电信号(Electrocardiogram, ECG)中的肌电干扰噪声问题,提出一种EWT小波去噪算法。首先,将ECG信号通过EWT算法的自适应分解得到多分辨率的经验模态分量(Empirical Mode Functions,EMFs);然后,对EMFs信号分量进行小波消噪;最后,通过重构信号分量得到去噪后的ECG信号。实验表明:算法可有效滤除ECG信号中的工频干扰、基线漂移、肌电干扰噪声,且在信噪比、均方根误差、自相关系数等算法评估指标上均优于小波软阈值和集合经验模态分解去噪算法。(本文来源于《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
付荣荣,鲍甜恬,田永胜,王琳[3]（2019）在《基于子成分分解的脑电信号去噪方法比较研究》一文中研究指出脑电信号包含了丰富的时间和空间信息,为了获得实时性好且抗干扰的生理信号,大量的微弱脑电信号提取技术被应用研究。针对实际生理脑电信号易受无关噪声影响等问题,对最大分量分析法和独立成分分析法在去除脑电信号所包含伪迹上的分离性能以及处理的实时性进行对比,从散点图分析、相关性指标对比、计算速度3个方面对其解混效果进行评价。结果表明,两种方法对噪声信号均具有分离效果,且都可以保证实时性,但最大分量分析法比独立成分分析法具有分离效果更好、相关性指标更高、分离相似度高、相似度值浮动小更稳定等优点,具有更广泛的应用前景。(本文来源于《计量学报》期刊2019年04期）
秦金飞,朱琦,周玮,张军,薛丽[4]（2019）在《基于经验小波与小波变换的GIS局部放电信号去噪方法研究》一文中研究指出为解决气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)内部缺陷局部放电(partial discharge,PD)信号含有噪声的问题,搭建了模拟局部放电环境,采用超高频法(ultra-high frequency,UHF)采集缺陷PD信号。针对UHF PD信号具有周期性窄带噪声与白噪声的特点,提出了基于改进的经验小波(experience wavelet,EWT)与小波变换结合进行UHF PD信号的去噪研究。首先,含噪信号通过EWT预处理分解为多频率的模态函数,然后对模态函数进行小波去噪处理,将去噪后的模态函数按照峭度值进行划分,根据合适的阈值选取UHF PD信号的有效成分并重构信号,最后,通过构建UHF PD仿真信号并采用实测数据验证所提算法的有效性。仿真实验与实测去噪结果表明:文中所提改进去噪算法具有良好的噪声抑制能力,为GIS设备内部UHF PD信号去噪提供参考。(本文来源于《高压电器》期刊2019年07期）
吴怀选,张磊,符楚君,杨永霞[5]（2019）在《基于自适应小波阈值函数的心电信号去噪》一文中研究指出小波域去噪分析中,面对硬阈值函数不连续性在去噪过程中可能产生的振荡失真,软阈值函数在去噪过程中估计小波系数和分解小波系数之间的恒定偏差。提出了新的阈值函数,它连续性好且高阶可导,便于进行各种数学运算处理,能克服传统软硬阈值函数在去噪中的不足,达到更好去除噪声的效果。用新建的阈值函数对噪声信号进行仿真去噪,仿真实验数据表明,新阈值函数去噪效果优于传统的软硬阈值函数和一些现有的其它阈值函数法去噪。实验证明新的阈值函数实用可行。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2019年02期）
唐建伟[6]（2019）在《油纸绝缘热老化局部放电信号去噪及状态识别分析》一文中研究指出变压器作为电力系统关键设备,承担着重要的运行责任,故其绝缘状态对系统安全稳定尤为重要。油纸绝缘是变压器内部绝缘的主要形式,决定了变压器绝缘的整体可靠性,局部放电作为一种无损检测手段在变压器油纸绝缘老化状态评估方面备受青睐,但局部放电处于强电磁环境且随机性强,同时特征量与老化阶段之间又多为非线性对应关系。本文基于多种特征参数,采用修正量子粒子群优化支持向量机算法对老化状态进行评估,以期进一步提高变压器油纸绝缘老化状态评估的效率。在实验室分别对牛皮纸和Nomex纸开展为期21天的加速热老化实验,测量不同老化阶段绝缘纸局部放电信号,对局部放电信号进行去噪、特征提取、特征构造,并识别绝缘纸老化阶段。论文主要包括以下内容:(1)针对局部放电信号非线性、非平稳特性,采用2FFT改进稀疏分解匹配追踪算法即MP-2FFT算法的局部放电去噪方法。利用MP-2FFT算法对局部放电仿真信号进行去噪,并与传统小波阈值法、经验模态分解法进行对比,MP-2FFT算法的去噪效果在各项评价指标中都明显优于传统算法;将MP-2FFT算法的收敛速度与MP算法进行对比,前者明显快于后者;同时,采用MP-2FFT算法对实测局部放电信号进行了去噪验证。(2)构造局部放电混合时间序列特征。对牛皮纸和Nomex纸不同老化阶段局部放电信号提取统计特征参数,对局部放电时间序列提取基本的混沌特征参数和改进Shannon熵,对比分析两种绝缘纸不同老化阶段特征参数的变化规律,获得绝缘纸随热老化发展的局部放电混合时间序列特征。(3)校正量子粒子群惯性因子优化支持向量机,进行油纸绝缘老化阶段识别。校正惯性因子变化公式,在保证量子粒子群算法搜索精度的同时,提高了算法的收敛速度;基于基本的局部放电特征参数及其组合,“校正量子粒子群惯性因子优化支持向量机”能够有效识别油纸绝缘的老化状态;混合时间序列特征能进一步提高“校正量子粒子群惯性因子优化支持向量机”对油纸绝缘老化状态的识别效果。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-06-01）
焦运良,邢计元,靳尧凯[7]（2019）在《基于小波变换的心电信号阈值去噪算法研究》一文中研究指出心脏病是威胁人类健康的病症之一,发病率一直居高不下。但纯净的心电信号不容易得到,心电信号中总有各种噪声。对心电信号的去噪研究逐渐成为人们研究的热点。由于传统傅里叶去噪的局限性,近年来逐渐兴起的小波分析逐渐成为人们去噪研究的重点。通过对前人工作的总结和分析,提出了一种新的阈值去噪的方法,既克服了软硬阈值函数的缺点,同时又能在它们之间进行灵活选择,并最终通过实验模拟达到了理想的去噪效果,证明该算法比传统的方法更能得到纯净的心电信号。(本文来源于《信息技术与网络安全》期刊2019年05期）
钟俊杰[8]（2019）在《面向脑机接口的脑电信号去噪方法研究》一文中研究指出脑机接口(Brain-Computer Interfaces,BCI)是能让人脑与计算机或者电子设备直接进行信息传递的传输通道,其中以基于脑电信号(Electroencephalograph,EEG)的脑机接口技术最为常用。近年来脑机接口在医疗康复、军事航天和生活娱乐等领域有了快速的发展,便携化的移动脑机接口系统成为将脑机接口技术推广到现实应用中的关键。移动脑机接口设备由于电极容易受到干扰以及使用者处于运动状态,对伪迹消除算法产生很大的依赖。独立成分分析算法能够有效地提取出脑电信号中的伪迹成分,是常用的伪迹消除算法之一,但对于成分的选择需要专业人员处理,不利于推广到现实的运用中,因此本论文以独立成分分析为基础,提出了基于模式分类的自动伪迹消除方法,研究内容主要包括:(1)通过研究基于P300诱发电位和稳态视觉诱发电位SSVEP的不同脑机接口系统的实验设置和信号特性,对两种脑电信号的独立成分进行对比和手动消除,得到消除后的脑电信号和伪迹成分。为了得到较好的伪迹成分,本文采用叁种不同的独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)对脑电信号进行伪迹提取,包括Infomax、Jade和FastICA算法,通过对比不同独立成分的特点,并根据伪迹成分的生理特性对伪迹进行手动选择消除。结果显示叁种独立成分分析都能够对脑电信号得到较好的伪迹提取成分和手动伪迹消除效果。(2)本文以P300脑机接口系统脑电信号的伪迹成分作为训练样本,在时域、频域和空域上一共提取出十个不同的特征,训练出一个基于贝叶斯线性判别分析(Bayesian Linear Discriminant Analysis,BLDA)的伪迹自动分类器,分别对P300脑电信号和SSVEP脑电信号进行伪迹成分识别和消除后,与手动伪迹成分选择作对比结果相近,伪迹消除后得到的脑电数据也较为干净。由此验证了提取的十个特征都是不同的脑电信号共同具有的一般性特征,证明了该伪迹自动分类器对不同脑电信号也具有泛用性。(3)通过自动伪迹消除算法对P300脑电竞赛数据和SSVEP高速脑机接口数据进行伪迹消除,对得到的脑电数据进行识别分类,伪迹消除后的分类准确率和信息传输率对比伪迹消除前有明显的提升,验证了自动伪迹消除算法对提升脑机接口分类性能的有效性。根据以上研究内容,本论文的创新点在于通过对不同类型脑机接口系统进行研究,对比分析多个ICA实现算法的成分分离效果,为自动伪迹消除算法提供了一个基于特征提取和模式分类的设计思路,并验证了伪迹消除算法对脑机接口性能影响的重要性,同时还得出独立成分分析作为伪迹提取算法的具有成分分离不完全的局限性以及对未来的伪迹消除算法研究方向。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-18）
代蜀梅[9]（2019）在《心电信号去噪方法的研究与实现》一文中研究指出心血管疾病危害人体健康,使用可穿戴设备可以实时监测心脏健康状况。织物电极因其柔软、可长期佩戴的特点,成为可穿戴设备获取心电信号的常用传导电极。但织物电极与皮肤表面接触无凝胶等介质,因此相较于湿电极更易受到噪声干扰。运动伪迹是干扰噪声中的一种,其是因电极-皮肤之间的相对运动或皮肤形变导致界面不稳定而产生的,运动伪迹的去除是目前织物电极在动态情况下测量心电信号的重大挑战。本文主要对运动伪迹去除方法展开深入研究,主要工作有:(1)去除运动伪迹电极结构的设计与实现。皮肤电位变化信号(Skin Potential Variation,SPV)与心电信号的运动伪迹具有高度相关性,可以作为自适应滤波的参考信号对心电信号中的运动伪迹进行去除。为获取SPV信号,本文创新性地提出使用跨极电阻连接一对织物电极的电极结构。搭建织物电极和皮肤界面之间的等效模型,并根据所提出结构推导和分析心电信号和SPV信号来源的数学公式,进行等效电路仿真,优化跨极电阻阻值并制备抑制运动伪迹胸带。最后对跨极电阻的最优范围进行实验验证。(2)基于SPV信号的自适应消除算法的研究与实现。本文使用基于SPV信号的自适应消除算法进行运动伪迹去除,通过引入变步长和符号函数推导出改进型的自适应算法。通过构造仿真心电数据,结合SPV信号进行仿真验证,寻找最优自适应滤波参数,并进行仿真实验,结果表明改进后的自适应算法在滤波前后信噪比改善以及算法收敛性上都比基本LMS算法更优。(3)实验电路设计及测试验证。本文设计同步采集心电信号和SPV信号的实验电路作为所提出去除运动伪迹方法的实验平台,通过与加速度信号的对比实验,进行SPV信号的有效性测试和基于SPV的自适应算法性能验证。测试结果表明SPV信号作为自适应参考信号,除运动伪迹效果较加速度信号更好,所提出的符号归一化LMS算法在性能上也优于LMS算法。本文选用皮肤电位变化信号作为参考信号,与符号归一化LMS算法结合的方法,达到了抑制或消除心电信号中运动伪迹的目的。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-10）
朱荣亮,陶晋宜[10]（2019）在《基于改进小波阈值去噪算法的心电信号处理及仿真》一文中研究指出为更好地滤除心电信号处理过程中基线漂移、肌电以及工频干扰等噪声,提出了一种新阈值函数去噪算法.通过仿真确定了最佳的小波函数类型和分解层数;改进算法克服了传统的阈值函数在信号处理中存在不连续性或恒定偏差的问题;利用双曲线函数实现向原函数的快速逼近,避免了去噪后的波形失真和振荡现象的发生;具有更少的参数,调节方便,计算量小;注重对较小系数的处理,提高重构信号的精度.利用MIT-BIH心律失常数据库中的105号数据进行验证.算法能有效地滤除噪声干扰,相比于其他方法,其重构信号的信噪比和均方误差均有极大的改善,去噪效果更好.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年05期）
心电信号去噪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对小波软阈值消噪算法缺乏自适应性与经验小波变换(Empirical Wavelet Tranform,EWT)去噪算法无法有效滤除心电信号(Electrocardiogram, ECG)中的肌电干扰噪声问题,提出一种EWT小波去噪算法。首先,将ECG信号通过EWT算法的自适应分解得到多分辨率的经验模态分量(Empirical Mode Functions,EMFs);然后,对EMFs信号分量进行小波消噪;最后,通过重构信号分量得到去噪后的ECG信号。实验表明:算法可有效滤除ECG信号中的工频干扰、基线漂移、肌电干扰噪声,且在信噪比、均方根误差、自相关系数等算法评估指标上均优于小波软阈值和集合经验模态分解去噪算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
心电信号去噪论文参考文献
[1].汤伟,王权,刘嫣,王玲利.改进GOMP算法在心电信号去噪中的研究与应用[J].计算机应用与软件.2019
[2].彭荣辉,赵治栋,张烨菲.EWT算法在单导联心电信号去噪中的研究[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版).2019
[3].付荣荣,鲍甜恬,田永胜,王琳.基于子成分分解的脑电信号去噪方法比较研究[J].计量学报.2019
[4].秦金飞,朱琦,周玮,张军,薛丽.基于经验小波与小波变换的GIS局部放电信号去噪方法研究[J].高压电器.2019
[5].吴怀选,张磊,符楚君,杨永霞.基于自适应小波阈值函数的心电信号去噪[J].计算技术与自动化.2019
[6].唐建伟.油纸绝缘热老化局部放电信号去噪及状态识别分析[D].中国矿业大学.2019
[7].焦运良,邢计元,靳尧凯.基于小波变换的心电信号阈值去噪算法研究[J].信息技术与网络安全.2019
[8].钟俊杰.面向脑机接口的脑电信号去噪方法研究[D].华南理工大学.2019
[9].代蜀梅.心电信号去噪方法的研究与实现[D].电子科技大学.2019
[10].朱荣亮,陶晋宜.基于改进小波阈值去噪算法的心电信号处理及仿真[J].数学的实践与认识.2019