小波分析在心電信號去噪中的應用-文庫吧資料
2025-05-21 10:46本頁面
【正文】 以有很多種，不同的小波適合不同的信號去噪，對于確定的信號，如果小波選擇不當，去噪結果可能相差很遠，還有可能丟失有用的信息。 (3) 啟發(fā)式閾值 (‘heursure’) 它是前兩種閾值的綜合，是最優(yōu)預測變量閾值選擇，如果信噪比很小時，無偏似然估計的誤差交大，此時，采用固定閾值。即： 五、閾值函數(shù)和閾值的選取 (2).軟閾值 (soft threshol ding) 當小波系數(shù)的絕對值大于等于給定的閾值時，令其值為減去閾值；而小于時，令其為０．即： 采用這種閾值方法去噪在實際應用中，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，直接影響重構信號對真實信號的逼近程度． 五、閾值函數(shù)和閾值的選取 ２．閾值的選取 閾值的選擇是小波去噪和收縮最關鍵的一步，在去噪過程中閾值起著決定性的作用：如果太小，施加閾值后小波系數(shù)包含太多的噪聲分量，達不到去噪效果；反之，則去除了有用部分，使信號失真。 為閾值。 在上面的步驟中，最為關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量。 (３ ) 一維小波重構。 四、一維信號利用小波除噪的步驟 (2) 小波分解的高頻系數(shù)的閾值量化。 CD3 CD2 CA3 CA2 s CA1 CD1 小波分解的結構示意圖 小波分解系數(shù)示意圖 小波分解示意圖： 四、一維信號利用小波除噪的步驟 ： 預處理 小波變換多尺度分解 各尺度小波系數(shù)除噪 小波逆變換重構信號 除噪后的信號 含噪信號 ２．小波除噪的具體步驟： (1) 對含噪信號進行預處理 ,并進行小波分解。 基于上述特點，可以應用門限閾值法對小波系數(shù)進行處理。而噪聲信號通常表現(xiàn)為高頻信號。含噪的一維信號模型可表示為： 其中， f(t)為真實信號， s(t)為含噪信號， e(t)為噪聲， 為噪聲標準偏差。 在去噪方面，小波分析由于能同時在時－頻域中對信號進行分析，具有多分辨分析的功能，所以在不同的分解層上有效的區(qū)分信號的突變部分和噪聲，從而實現(xiàn)信號的消噪。 小波變換的特點 小波變換是將時間信號展開為小波函數(shù)族的線性疊加，小波變換的核函數(shù)是小波函數(shù)，它在時間和頻率域內都是局部化的。 二、小波分析與傳統(tǒng)信號處理方法的比較 傅式變換又有
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