基于DSP生物医学信号处理论文(14)

图4-3 使用WA Detrend VI消除基准漂移

这个实例使用了Daubechies6 (db06)小波，因为这种小波与实际的心电信号相似。在这个实例中，心电信号的采样周期为60秒，共1200个采样点。这样根据如下公式，趋势级别为0.5：

其中，t是采样周期而N为采样点数。

图4-4显示了原始的心电信号，以及由基于数字滤波器方法和基于小波变换方法处理后得到的心电信号。你可以看到处理后的心电信号在保持原有心电信号主要特性的同时，几乎不含有基准漂移信息。你还可以注意到基于小波变换的方法更具优势，因为这种方法不引入延时，而且比基于数字滤波器方法的失真更小。

图4-4 基于数字滤波器和基于小波变换的方法比较

4.2.2 消除宽带噪声

在消除了基准漂移后，得到的心电信号比原来的信号更加清晰和稳定。但是，其它类型的噪声仍然会影响心电信号的特征提取。这些噪声是宽频带的复杂随机过程，所以不能使用传统的数字滤波器。为了消除宽带噪声，需要使用Wavelet Denoise Express VI。

这种Express VI首先应用小波变换将心电信号分解到各个子带，然后利用阈值或收缩功能调整小波系数，最后重建出消除噪声后的信号。下图显示了对心电信号使用非抽样小波变换(UWT)的实例。

图4-5 利用UWT消除心电信号中的宽带噪声

UWT相比于离散小波变换(DWT)，在平滑度和精度之间有着更好的折中。通过将去噪后的心电信号和未经去噪的心电信号相比较，如图4-6所示，可以发现宽带噪声被极大地抑制而心电信号的细节则保持不变。