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搜索资源 - ecg denoising wavelet transform
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matlab环境下心电信号去噪处理和QRS波检测的一些综合方法的比较，主要是利用小波变换的去噪方法,matlab environment Denoising ECG QRS wave detection and treatment of a number of integrated methods, mainly the use of wavelet transform de-noising method
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基于小波变换的ECG信号去噪系统设计,在信号采集时，身体的任一微小运动都会产生“基线漂移”，这是一种低频干扰，同时，由于肌电的存在又产生了高频的肌电噪声，由于空间电磁场的存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声不去除，就会影响下一步的信号处理。
综合运用数字信号处理的理论知识进行生物医学信号增强系统设计，实现ECG信号的去噪，从而加深对小波变换及其应用的理解，建立概念多分辨分析的概念，加深理解信号增强的原理、方法和步骤。本设计的主要内容是设计一个基于小波变换的ECG信号去噪系统，
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基于小波变换的ECG信号去噪，可以改小波基、阈值等参数完善实验效果，注释详细。尤其对这方面的初学者有参考价值。-ECG signal denoising based on wavelet transform.Wavelet basis , threshold and other parameters can be modified to improve the experimental results. detailed notes is especially valuable for begi
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通过FIR、小波变换和算术平均等去噪算法对心电数据处理，进行比较和评估-By FIR, wavelet transform and arithmetic averages denoising algorithm ECG data processing, comparison and evaluation
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以离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法为基础，根据噪声的不同来源及其频带分布特点，对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。并提出一种基于准则原理的阈值选取方法。经国际标准数据库中验证，试验表明，该方法行之有效-With discrete stationary wavelet transform of ecg signal to noise removal method as the foundation, according to the different sources of noise
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采用小波变换会有效去除心电信号噪声，本文根据心电信号的特点,采用了小波闭值去噪和模极大值去噪,这两种方法都达到去噪效果-Using wavelet transform can effectively remove ecg signal to noise, this paper based on the characteristics of ecg signal, the wavelet threshold denoising and closed modulus maxima de-noisin
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基于小波变换的心电图去噪ECG based on wavelet transform Denoising-ECG based on wavelet transform Denoising
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在心电信号处理过程中，为了避免产生Gibbs 振荡现象和严重的频率混叠现象，提出一种基于双树复小波变换，并结合最大后验估计确定阈值的心电信号去噪方法。文中采用了信噪比和均方误差来评价双树复小波变换和离散小波变换两种方法对心电信号的去噪效果。实验结果表明: 与传统离散小波变换相比，双树复小波变换去噪更彻底，边界、纹理等特征能较好地保留，可以作为一种生物医学信号降噪处理的新方法。-In ECG signal processing， in order to avoid the phenomena of
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（1）心电信号预处理
心电信号是一种低频且含有众多噪声干扰的信号。针对心电信号存在的
噪声干扰问题，本文采用了平稳小波变换结合双变量阈值的方法对其进行去 噪处理。通过对心电信号进行八层平稳小波变换，得到不同的小波系数，采
用双变量阈值函数表达式对其进行处理得到新的小波系数，最后进行逆平稳
小波变换实现小波重构，完成心电信号去噪。Matlab 仿真结果显示，本文算
法的准确率较高，信噪比达到 84.5934dB。 （2）心电信号波形识别
反映心电信号的特征部分往往是信号的突变点，因此需
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