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基于小波分析的医学信号去噪方法的研究

作　者: 魏航
导　师: 张文爱
学　校: 太原理工大学
专　业: 电路与系统
关键词: 心电信号去噪 CT图像去噪小波分析阈值选取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

小波分析于八十年代末取得了突破成就——Daubechies提出构造具有紧支撑的光滑小波和Mallat的多分辨率及快速小波变换,其发展历史不过十余年,但是期间,有关小波的研究不断取得重大突破。近年来小波分析已在众多的自然科学领域得到了广泛的应用,已经成为最强有力的分析工具之一,而且还在继续蓬勃向前发展着。在噪声中如何准确地检测到信号一直是信号处理领域所关心的内容,由于小波具有良好的时频局部化特性,能够对各种时变信号进行有效的分解,从而较好地将信号与噪声加以分离,获得较满意的去噪效果。本文对小波分析在心电信号以及CT图像去噪中的应用进行了研究和讨论。论文主要工作包括以下几部分:(1)了解心电信号产生的生理学机理和心电信号的特点,CT图像形成的原理及其去噪方法,分析了小波分析的基本理论和基于小波分析的信号去噪原理以及几种常用的方法。(2)分析了基于小波变换的阈值去噪方法,该方法采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段下的细节信号,根据心电信号的特征,用阈值滤波方法对细节进行处理,再用小波逆变换恢复信号,就能去除心电信号中的几种主要干扰。在这部分中,根据心电信号的特点,本论文设计了一个ECG信号仿真系统。通过选取不同的阈值对仿真信号及临床信号进行去噪实验,提出了一种基于尺度相关的改进的阈值选取方法,经Matlab仿真表明,该方法较其他方法可以获得更好的去噪效果。(3)研究了医学图像中CT图像的去噪方法。分析了几种传统的去噪方法,中值滤波(空域法)、巴特沃斯低通滤波器(频域法)、基于小波变换的阈值去噪方法等,并利用这些方法分别对含有高斯噪声、脉冲噪声以及两者的混合噪声的CT图像进行了去噪处理;分析了小波包理论以及基于小波包变换的去噪方法,将空域法与频域法相结合对基于小波包变换的去噪方法进行了改进,先对含噪图像中值滤波,再用基于小波包分解的阈值去噪,实验结果验证了改进的小波包阈值去噪方法的有效性。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-11
第一章绪论  11-17
  1.1 医学信号去噪研究的目的和意义  11-12
  1.2 ECG 信号和CT 图像去噪的研究现状及发展  12-14
    1.2.1 心电信号去噪技术的研究现状  12-13
    1.2.2 基于小波变换的图像去噪的研究现状  13-14
  1.3 小波变换在ECG 信号及CT 图像去噪中的应用  14-16
  1.4 论文结构安排与主要研究工作  16-17
第二章 ECG 信号和CT 图像去噪方法  17-27
  2.1 心电信号的去噪分析  17-22
    2.1.1 心电信号产生的生理学机理  17
    2.1.2 心电信号的特点  17-18
    2.1.3 心电信号的噪声来源  18-20
    2.1.4 心电信号的去噪方法  20-22
  2.2 CT 图像的去噪分析  22-23
    2.2.1 CT 图像形成的原理  22
    2.2.2 CT 图像去噪方法  22-23
  2.3 小波阈值去噪算法分析  23-26
  2.4 小波阈值去噪效果评估指标  26
  2.5 本章小结  26-27
第三章小波分析基础  27-41
  3.1 引言  27
  3.2 傅里叶变换与短时傅里叶变换  27-29
    3.2.1 傅里叶变换  27-28
    3.2.2 短时傅里叶变换  28-29
  3.3 小波变换  29-32
    3.3.1 小波变换的提出  29-30
    3.3.2 连续小波变换  30-31
    3.3.3 离散小波变换  31-32
  3.4 多分辨率分析与 Mallat 快速算法  32-38
    3.4.1 多分辨率分析  32-33
    3.4.2 二尺度方程  33
    3.4.3 一维Mallat 算法  33-35
    3.4.4 二维Mallat 算法  35-38
  3.5 几种常用小波函数介绍  38-40
  3.6 本章小结  40-41
第四章 ECG 信号去噪  41-54
  4.1 ECG 信号中几种常见噪声  41
  4.2 小波阈值消噪算法分析  41-46
    4.2.1 小波基的选取  42-43
    4.2.2 尺度的选择  43
    4.2.3 阈值函数的选取  43-45
    4.2.4 阈值的确定  45-46
  4.3 小波阈值去噪法MATLAB 仿真分析  46-53
  4.4 本章小结  53-54
第五章 CT 图像去噪  54-79
  5.1 常用的CT 图像去噪方法  54-57
    5.1.1 中值滤波去噪  55
    5.1.2 巴特沃斯低通滤波器去噪  55-56
    5.1.3 基于小波变换的去噪  56-57
  5.2 去噪方法实验结果与分析  57-69
    5.2.1 中值滤波去噪  57-61
    5.2.2 巴特沃斯低通滤波器去噪  61-65
    5.2.3 基于小波变换的去噪  65-69
  5.3 小波包理论  69-73
    5.3.1 小波包的定义  70-71
    5.3.2 小波包的子空间分解  71-73
    5.3.3 子空间的频带  73
  5.4 基于小波包的CT 图像去噪  73-78
    5.4.1 小波包去噪具体步骤  73-74
    5.4.2 小波包对CT 图像去噪实验结果与分析  74-77
    5.4.3 改进后的小波包去噪方法  77-78
  5.5 本章小结  78-79
第六章结论与展望  79-80
  6.1 全文总结  79
  6.2 后续工作展望  79-80
参考文献  80-84
致谢  84-85
攻读硕士研究生学位期间发表的学术论文  85

基于小波分析的医学信号去噪方法的研究

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