基于提升小波的脈波自適應去噪算法研究實現(xiàn).pdf

1、脈搏作為人體活動中較為重要的信息來源，其壓力、波形等特征變化可作為評價人體心血管系統(tǒng)生理病理狀態(tài)的重要依據(jù)之一。應用科學合理的處理方法可以從脈搏波中提取、分析、計算出多項利于預防診斷的生理參數(shù)，如血液粘稠度、心律、呼吸頻率以及血管彈力等，輔助臨床診斷參考。
　　然而，在實際的采集信號過程中，脈搏波信號又不可避免的受到多方面噪聲所帶來的影響。干擾噪聲信號會導致原始信號發(fā)生畸變，影響診斷質(zhì)量。因此如何從含噪信號中較好地恢復原始信號，實

2、現(xiàn)信號與噪聲分離，是本文主要的研究內(nèi)容。
　　小波分析由于其具有時域頻域同時進行處理的特點，在工程領域獲得了極廣泛的應用。使用小波的方法對信號進行除噪的研究也開展了很長時間。新進提出的提升格式思想以其運行速度快、占用空間少等優(yōu)點日益引起工程技術學者的關注。本文從傳統(tǒng)小波變換的重要理論出發(fā)，引出提升格式構造小波的理論基礎及實現(xiàn)方法，設計了兩種基于提升方案的去噪算法，對多組脈搏波數(shù)據(jù)進行了除噪效果的檢驗。
　　第一種是基于提升小

3、波的方法，自適應地選擇基函數(shù)進行信號的軟閾值去噪。此方法建立在固定基函數(shù)的提升小波去噪方法的基礎上，針對主波和重搏波波形形態(tài)的不同，對其分別進行處理，自適應的選取與其最匹配的小波基函數(shù)來進行除噪。
　　基于小波的信號處理過程的提升方案一般由三個階段組成:分解、預測和更新。原有的預測與更新算子的獲得是與多相位矩陣分解緊密相關的，其過程如同一個個迭代的反饋電路，可以不斷校正下一步的參數(shù)，即可以自適應的變化相關算子?；诖怂枷?，將LMS