本文選題：心音信號(hào) + 小波收縮��； 參考：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：基于小波收縮技術(shù)提出一種最優(yōu)化降噪方案用于去除心音信號(hào)噪聲。依據(jù)頻帶相似匹配原則,分析心音信號(hào)頻率特征和Haar、Daubechies、Symlets和Coiflets正交小波的特性,基于分析結(jié)果選取了Coif5小波并確定最優(yōu)小波包進(jìn)行分解重構(gòu)。另外,提出一種光滑連續(xù)的自適應(yīng)彈性閾值函數(shù),能夠克服硬閾值函數(shù)間斷點(diǎn)問(wèn)題,并基于4種閾值規(guī)則定量評(píng)價(jià)了其在不同信噪比下的降噪效果。仿真結(jié)果表明,當(dāng)信噪比小于50 d B時(shí),本優(yōu)化方案配合啟發(fā)式閾值規(guī)則能保留充足的心音細(xì)節(jié)信息,同時(shí)有效去除噪音。
[Abstract]:An optimal denoising scheme based on wavelet shrinkage technique is proposed to remove the noise of heart sound signal. According to the principle of frequency band similarity matching, the frequency characteristics of heart sound signals and the characteristics of Haaran Daubechies Symlets and Coiflets orthogonal wavelets are analyzed. Based on the analysis results, the Coif5 wavelet is selected and the optimal wavelet packet is determined for decomposition and reconstruction. In addition, a smooth and continuous adaptive elastic threshold function is proposed, which can overcome the discontinuous point problem of hard threshold function and quantitatively evaluate its noise reduction effect under different SNR based on four threshold rules. The simulation results show that when the SNR is less than 50dB, the optimal scheme and heuristic threshold rule can keep sufficient detail information of heart sound and remove noise effectively.
【作者單位】： 天津市生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津天堰科技股份有限公司;
【基金】：國(guó)家重大儀器專(zhuān)項(xiàng)(2012YQ060165) 天津市科技支撐重點(diǎn)項(xiàng)目(14ZCZDSF00005)資助
【分類(lèi)號(hào)】：R540.4;TN911.7

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本文編號(hào)：1926191