本文關(guān)鍵詞：基于雙樹(shù)復(fù)小波變換的微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理及其應(yīng)用研究

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【摘要】：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)一般都是被強(qiáng)噪聲淹沒(méi)的低頻微弱非平穩(wěn)信號(hào)，它們對(duì)研究人體生理狀態(tài)和臨床診斷具有重要價(jià)值，且其處理方法都是以數(shù)字信號(hào)處理方法為基礎(chǔ)的。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理如干擾噪聲的濾除、特征信息的提取能力等決定著這些信號(hào)是否真正為人們所用。到目前為止，已有多種以傅里葉變換為基礎(chǔ)的時(shí)頻分析被應(yīng)用于提取微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)中對(duì)科學(xué)研究和臨床診斷有價(jià)值的特征信息。 以傅里葉變換為基礎(chǔ)的小波變換，沿用了短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻局域化思想，同時(shí)又改善了時(shí)間窗不隨頻率變化的局限性，成為繼傅里葉變換以來(lái)在工程領(lǐng)域上新的里程碑，被譽(yù)為信號(hào)分析的“數(shù)學(xué)顯微鏡”。盡管離散小波變換因?yàn)槠鋾r(shí)頻分析和多分辨率分析能力而被廣泛使用，但它仍有幾方面不足，如信號(hào)變換有平移敏感性、頻率混疊現(xiàn)象、方向選擇性少等。在信號(hào)處理過(guò)程中，這些缺點(diǎn)導(dǎo)致信號(hào)細(xì)節(jié)信息丟失或結(jié)果不精確等后果。 針對(duì)傳統(tǒng)離散小波變換的不足，論文提出了一種基于雙樹(shù)復(fù)小波變換的微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方法。雙樹(shù)復(fù)小波變換特有的平移不變性、抗混疊效應(yīng)和多方向選擇等性質(zhì)，可以克服傳統(tǒng)離散小波變換的上述缺點(diǎn)。文中分別對(duì)心阻抗微分信號(hào)、心電信號(hào)、心音信號(hào)和醫(yī)學(xué)圖像4種生物醫(yī)學(xué)信號(hào)進(jìn)行基于雙樹(shù)復(fù)小波變換的去噪、特征提取或圖像融合等處理。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明：雙樹(shù)復(fù)小波變換比傳統(tǒng)離散小波變換去噪能力更強(qiáng)，信號(hào)邊緣、紋理等有用特征得到較好地保留和提取，，且融合圖像更清晰、含信息量更多。因此雙樹(shù)復(fù)小波變換可以作為一種微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理的新方法。
【關(guān)鍵詞】：生物醫(yī)學(xué)信號(hào) 傅里葉變換 小波變換 雙樹(shù)復(fù)小波變換
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：R318.04
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 緒論7-14
• 1.1 課題研究目的和意義7-9
• 1.2 微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理的現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 基于非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)方法的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理9-11
• 1.2.2 基于盲源分離技術(shù)的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理11
• 1.2.3 基于時(shí)頻分析的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理11-12
• 1.3 本文的內(nèi)容安排及主要研究?jī)?nèi)容12-14
• 2 常用生物醫(yī)學(xué)信號(hào)時(shí)頻分析處理方法14-27
• 2.1 傅里葉變換14-17
• 2.2 短時(shí)傅里葉變換17-19
• 2.3 Wigner-Ville 分布19
• 2.4 小波變換19-25
• 2.4.1 連續(xù)小波變換20
• 2.4.2 離散小波變換20-21
• 2.4.3 離散小波變換的不足21-25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 3 雙樹(shù)復(fù)小波變換基本原理及其性質(zhì)27-35
• 3.1 復(fù)小波變換27
• 3.2 雙樹(shù)復(fù)小波變換的框架27-28
• 3.3 濾波器的設(shè)計(jì)28-31
• 3.3.1 奇偶濾波器組29-30
• 3.3.2 Q-shift 濾波器組30-31
• 3.4 雙樹(shù)復(fù)小波變換的性質(zhì)31-34
• 3.4.1 平移不變性31
• 3.4.2 抗混疊效應(yīng)31-33
• 3.4.3 多方向選擇性33-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 4 雙樹(shù)復(fù)小波變換在微弱生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中的應(yīng)用35-61
• 4.1 在心阻抗微分信號(hào)中的應(yīng)用36-42
• 4.1.1 心阻抗微分信號(hào)去噪37-40
• 4.1.2 心阻抗微分信號(hào)特征點(diǎn)檢測(cè)40-42
• 4.2 在心電信號(hào)中的應(yīng)用42-49
• 4.2.1 心電信號(hào)去噪42-46
• 4.2.2 QRS 波提取46-49
• 4.3 在心音信號(hào)中的應(yīng)用49-55
• 4.3.1 心音信號(hào)去噪50-53
• 4.3.2 心音包絡(luò)提取53-55
• 4.4 在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用55-60
• 4.4.1 圖像去噪55-58
• 4.4.2 圖像融合58-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 5 總結(jié)與展望61-62
• 5.1 總結(jié)61
• 5.2 展望61-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 附錄67
• A 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄67
• B 作者在攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1055081