杜淋
摘 ? 要:小波域去噪分析中,面對(duì)硬閾值函數(shù)不連續(xù)性在去噪過(guò)程中可能產(chǎn)生的振蕩失真,軟閾值函數(shù)在去噪過(guò)程中估計(jì)小波系數(shù)和分解小波系數(shù)之間的恒定偏差。提出了新的閾值函數(shù),它連續(xù)性好且高階可導(dǎo),便于進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算處理,能克服傳統(tǒng)軟硬閾值函數(shù)在去噪中的不足,達(dá)到更好去除噪聲的效果。用新建的閾值函數(shù)對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行仿真去噪,仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,新閾值函數(shù)去噪效果優(yōu)于傳統(tǒng)的軟硬閾值函數(shù)和一些現(xiàn)有的其它閾值函數(shù)法去噪。實(shí)驗(yàn)證明新的閾值函數(shù)實(shí)用可行。
關(guān)鍵詞:小波變換;閾值函數(shù);小波閾值去噪;信噪比;均方差
中圖分類號(hào):TP391.9 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
Ecg Signal De-noising Based on Adaptive Wavelet Threshold Function
WU Huai-xuan?覮,ZHANG Lei,F(xiàn)U Chu-jun,YANG Yong-xia
(College of Medical Information Engineering of Guangdong Pharmaceutical University,
Guangzhou,Guangdong 510006,China)
Abstract:In the wavelet domain de-noising analysis,in the face of the hard threshold function discontinuity,oscillation distortion may be produced in the process of de-noising. Soft threshold function makes constant deviation between estimating wavelet coefficients in the process of de-noising and decomposition of wavelet coefficients.This paper puts forward a new threshold function,which can guide good continuity and high order,convenient for various mathematical processing,can overcome the deficiency of traditional soft hard threshold function in the de-noising,get rid of the noise to achieve better effect. Using the new threshold function of the noise signal de-noising simulation,simulation experiment data show that the new de-noising threshold function is better than traditional hard and soft threshold function and some other existing threshold de-noising function method. The experiment proves that the new threshold function is practical and feasible.
Key words: wavelet transform;threshold function;wavelet threshold de-noising;signal to noise ratio(SNR);mean squared error(MSE)
信號(hào)在產(chǎn)生和傳輸過(guò)程中常會(huì)引入一些噪聲,這些噪聲的存在干擾或影響信號(hào)的真實(shí)面目,不利于信號(hào)的分析處理。Donoho等提出的小波閾值分析法能有效去除小振幅高頻的噪聲信號(hào),是一種很好的處理方法。這種分析方法是在傅里葉變換[1-2]的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種處理信號(hào)的時(shí)頻分析方法。它在時(shí)頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力,具有多分辨率分析的顯著特點(diǎn)[3]。在低頻部分小波分析具有較高的頻率分辨率,在高頻部分小波分析具有較高的時(shí)間分辨率。因此,很適合分辨信號(hào)中的細(xì)微部分并去除摻雜在信號(hào)中的干擾噪聲。
小波閾值去噪是基于小波變換的去噪方法,它主要是對(duì)小波變換后的小波系數(shù)遵循閾值函數(shù)的要求做相應(yīng)的改變,去除幅值小的小波系數(shù),保留或收縮幅值大的小波系數(shù)。直接去除幅值小的小波系數(shù)的硬閾值函數(shù)法雖可以很好地去除噪聲并保留原信號(hào)的特征,但是硬閾值函數(shù)在閾值處不連續(xù)可能會(huì)導(dǎo)致去噪后的信號(hào)增加偽震蕩失真;而保留并收縮幅值大的小波系數(shù)的軟閾值函數(shù)法分析得到的估計(jì)小波系數(shù)連續(xù)性雖然好、易于處理,去噪結(jié)果相對(duì)平滑,但估計(jì)的小波系數(shù)與真實(shí)分解小波系數(shù)之間總存在恒定的偏差,降低了信號(hào)重構(gòu)的精度,增加了信號(hào)重構(gòu)的誤差。面對(duì)軟硬閾值法存在的不足,結(jié)合已有軟硬閾值法的各自優(yōu)點(diǎn),本文提出一種新的閾值函數(shù),充分完善了小波閾值降噪
算法。
1 ? 小波去噪
1.1 ? 小波去噪原理
假設(shè)被高斯噪聲干擾的一維信號(hào)表示形式為:
x(t) = s(t) + σ(t):t = (1,…,n) ?(1)