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摘要:
在采集心音信号时,难免会引入一些噪声,对心音信号诊断之前必须对其做去噪处理.由于心音信号是非线性非平稳信号,对心音信号去噪处理常用小波变换去噪方法,但是传统的小波阈值函数去噪方法需要自定义阈值,去噪效果也不理想,且可能会滤除了大量的细节特征,从而无法对心音信号做出正确的判断.为了克服传统小波阈值函数对心音信号去噪处理出现失真的问题,本文在半软阈值函数的基础上提出了基于蚁群算法优化选取阈值的非线性小波变换去噪方法.以原始心音为研究对象,通过选用db6小波并进行6层小波分解,分别选用硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数、蚁群算法的优化阈值的半软函数等不同的小波去噪处理,并将去噪效果与原始心音进行对比,然后利用蚁群算法的全局搜索性搜索最小均方误差意义下的最佳阈值.仿真结果分析表明:蚁群算法优化选取阈值的心音去噪效果不仅能够去除噪声,还能保留信号细节特征,该方法与传统的硬阈值函数去噪方法相比信号的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)均得到明显的改善.
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文献信息
篇名 基于自适应阈值小波变换的心音去噪方法
来源期刊 广西师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 心音去噪 小波变换 自适应阈值 蚁群算法
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 19-25
页数 7页 分类号 TH911.7
字数 3368字 语种 中文
DOI 10.16088/j.issn.1001-6600.2016.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周克良 江西理工大学电气工程与自动化学院 57 244 8.0 13.0
2 聂丛楠 江西理工大学机电工程学院 4 23 3.0 4.0
3 邢素林 江西理工大学机电工程学院 2 18 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
心音去噪
小波变换
自适应阈值
蚁群算法
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广西师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-6600
45-1067/N
大16开
桂林市育才路15号
48-54
1957
chi
出版文献量(篇)
3550
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1
总被引数(次)
13610
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