基于matlab的心電信號閾值去噪課設(shè)報告(參考版)
2024-11-21 21:52本頁面
【正文】 ④沒有完成設(shè)計要求，或者只實現(xiàn)了一小部分的設(shè)計要求。 ②設(shè)計合理，實現(xiàn)設(shè)計要求。雖然在設(shè)計中遇到了一些難題，但是在發(fā)現(xiàn)問題后 ，我 的態(tài)度不再浮躁，而是分析問題、請教同學(xué)，最終解決了問題，受益匪淺。其中， 最為關(guān)鍵的是如何選取閾值和閾值函數(shù)，它直接影響信號去噪的質(zhì)量。 心電信號是典型的 強噪聲的非平穩(wěn)的隨機(jī)信號，比較微弱，僅為毫伏級，極易受到各種類型的噪聲干擾。 首先，我學(xué)習(xí)了 MATLAB 的基本操作、編程語言及其在信號處理中的常用函數(shù)。除噪后的信號 39。 plot(clean(1:1000))。原始信號 39。 plot(s(1:1000))。 SM=SNR/MSE。 SNR=10*log10(F)。 M=M+m(ii)。 f(ii)=t(ii)/m(ii)。 for ii=1:N m(ii)=(x(ii)y(ii))^2。 F=0。 x=E。,3,thr,sorh,keepapp)。,C,L,39。 %去噪 clean=wdencmp(39。wv39。den39。wp39。cmp39。wv39。den39。ddencmp39。s39。h39。為軟閾值 。 燕 山 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計 說 明 書 12 %39。)。 thr3=thselect(cD3,39。rigrsure39。)。rigrsure’ 為無偏似然估計閾值類型 thr1=thselect(cD1,39。 cD3=detcoef(C,L,3)。 %從 c 中提取尺度 1,2,3 下的細(xì)節(jié)小波系數(shù) cD1=detcoef(C,L,1)。db539。)。 %小波分解 [C L]=wavedec(E,3,39。 n=size(E)。 E=M(:,3)。C:\Users\dell\Documents\MATLAB\39。其中， SNR 越大越好 , MSE 越小越好。令： 312)2lnln(1,/]||[NNVNNxiNi??? ??? 進(jìn)行比較，如果 μ v，時采用固定閾值，反之，選擇無偏似然估計。 ① 固定閾值 (’sqtwolog’) 選取的算法： Nln2?? ? ② Stein 無偏似然估計閾值 (’rigrsure’) 對于給定一個閾值 t，得到它的似然估計，再將非似然的 t 最小化，就得到了所選的閾值。即 ： ??????????||,0||)],|)(|([wws i g nw 燕 山 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計 說 明 書 8 采用這種閾值方法去噪在實際應(yīng)用中，已取得了較好的效果，但也存在著一些潛在的缺點，如硬閾值在閾值點不連續(xù)，重構(gòu)可能產(chǎn)生一些震蕩；軟閾值連續(xù)，但估計的小波系數(shù)和分解的小波系數(shù)有恒定的偏差，直接影響重構(gòu)信號對真實信號的逼近程度 。 ① .硬閾值 (hard threshol ding) 當(dāng)小波系數(shù)的絕對值大于等于給定閾值時，保持不變，而小于時，令其為 0。 在上面的步驟中，最為關(guān)鍵的就是如何選取閾值和如何閾值量化，從某種意義上講，它直接影響信號去噪的質(zhì)量。 (3) 一維小波重構(gòu)。 燕 山 大 學(xué) 課 程 設(shè) 計 說 明 書 6 (2) 小波分解的高頻系數(shù)的閾值量化。 其主要步驟為： (1) 對含噪信號進(jìn)行預(yù)處理 ， 并進(jìn)行小波分解?；谏鲜鎏攸c，可以應(yīng)用門限閾值法對小波系數(shù)進(jìn)行處理。而噪聲信號通常表現(xiàn)為高頻信號。t=0,1,2....n1 其中， f(t)為真實信號， s(t)為含噪信號， e(t)為噪聲， σ 為噪
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