基于LabVIEW的心電信號采集與分析設(shè)計(jì)方案

3.2 小波變換方法

除了數(shù)字濾波器，小波變換也是一種消除指定頻帶內(nèi)信號的有效方法。LabVIEW 高級信號處理工具包提供了小波去趨勢(Detrend)的函數(shù)，它可以消除信號的低頻趨勢。圖5顯示了使用小波消除基準(zhǔn)漂移的程序?qū)嵗?p align="left">

圖5 使用WA Detrend VI消除基準(zhǔn)漂移

實(shí)例使用了Daubechies6 (db06)小波，因?yàn)檫@種小波與實(shí)際的心電信號相似。

圖6顯示了原始的心電信號，數(shù)字濾波和小波變換兩種方法處理后得到的心電信號?？梢钥吹教幚砗蟮男碾娦盘栐诒３衷行碾娦盘栔饕匦缘耐瑫r(shí)，幾乎不含基準(zhǔn)漂移信息。還可以注意到基于小波變換的方法更具優(yōu)勢，因?yàn)檫@種方法不引入延時(shí)，而且比數(shù)字濾波器的方法失真更小。

圖6 基于數(shù)字濾波器和基于小波變換的方法比較

4 消除寬帶噪聲

在消除了基準(zhǔn)漂移后，得到的心電信號比原來的信號更加清晰和穩(wěn)定。但是，其它類型的噪聲仍然會影響心電信號的特征提取。這些噪聲往往是寬頻帶的復(fù)雜隨機(jī)過程，所以不能使用傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器，但可以利用LabVIEW中小波去噪(Wavelet Denoise)的功能。

通過小波變換將心電信號分解到各個(gè)子帶，然后利用閾值或收縮功能調(diào)整小波系數(shù)，最后重建出消除噪聲后的信號。下圖顯示了通過LabVIEW中非抽樣小波變換(UWT)，寬帶噪聲被極大地抑制而心電信號的細(xì)節(jié)則保持不變。

圖7 UWT小波去噪前及去噪后的心電信號