為有效去除心音信號中夾雜的噪音,提出一種基于離散小波變換（DWT）的心音自適應(yīng)閾值去噪方法。選取db6小波對心音信號進(jìn)行5層分解,保留有用的分解層系數(shù)進(jìn)行閾值化處理和信號重構(gòu),并將其余層的系數(shù)設(shè)置為零。提出一種新的自適應(yīng)閾值估計法和閾值函數(shù),引入?yún)?shù)m反映信號中的噪聲水平,根據(jù)其自適應(yīng)估計閾值。在不同類型噪聲的不同噪聲強度下將軟、硬閾值函數(shù)和新閾值函數(shù)對心音信號進(jìn)行仿真對比。實驗結(jié)果表明,所提方法去噪效果最好,驗證了其有效性和可行性。 

【文章來源】：計算機工程與設(shè)計. 2020,41(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

小波系數(shù)分層明細(xì)

其中, Η ? 和 G ? 分別是低通濾波器和高通濾波器,稱為合成濾波器。兩個濾波器輸出和產(chǎn)生用于下一級重構(gòu)的近似系數(shù)。合成濾波器與分析濾波器有關(guān),兩個分析濾波器和兩個合成濾波器形成正交鏡像濾波器[12]。重構(gòu)的信號即去噪后的信號 x( n ) 包含了第4和第5細(xì)節(jié)層的閾值系數(shù)的信號。小波去噪算法流程如圖2所示。3 實驗結(jié)果與分析

為了驗證提出方法的可行性,使用不同的閾值方法對心音信號進(jìn)行去噪。硬、軟值函數(shù)都使用閾值minimaxi,新閾值函數(shù)使用文中估計的新閾值。3種方法都是在db6小波分解5層僅選取第4和第5細(xì)節(jié)層的基礎(chǔ)上對心音信號進(jìn)行去噪。3種閾值函數(shù)對加入了信噪比為 5 dB 的高斯白噪聲的正常心音信號進(jìn)行去噪,去噪效果如圖3所示。圖3(a)是采集到的正常心音信號,圖3(b)是含噪心音信號,圖3(c)是含噪心音信號經(jīng)過硬閾值函數(shù)進(jìn)行去噪處理后的效果,可以看到圖中還保留比較多的噪聲,去噪效果不是很好,圖3(d)是含噪心音經(jīng)過軟閾值函數(shù)進(jìn)行去噪處理后的效果,濾除了很多的噪聲,但也損失了一部分原始心音信號,使得有些信號細(xì)節(jié)無法分辨,導(dǎo)致波形失真,圖3(e)是含噪心音信號經(jīng)過文中提出的新閾值函數(shù)進(jìn)行去噪處理后的效果,圖中噪聲濾除比較干凈且波形沒有失真,保留了原始心音信號的細(xì)節(jié)特征,去噪效果最好。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3430049