基于奇异谱分析的心音信号小波包去噪算法研究

摘要：

针对传统心音去噪算法对强噪声下心音信号去噪时,易将部分心音信号视为噪声成分去除,导致有用心音信号能量损失.利用奇异谱分析方法的主成分分析特性,提出多级奇异值分解(Multi-stage Singular Value Decomposition,MS-SVD)算法用于提取心音信号的主分量(Principal Components,PC)信息；采用小波包(Wavelet Packet,WP)分析算法对提取的心音信号进行分解,并对分解所得低频系数进行自适应阈值处理,去除低频噪声；利用小波包多分辨率特性提取高频心音.实验结果表明,该算法能明显改善心音去噪性能指标信噪比(SNR)、信噪比增益(SNRG)及根均方误差(RMSE),且在不同噪声水平下的去噪性能优于传统心音去噪算法.此改进算法既能有效去除心音中噪声成分,亦能保留心音信号细节特征.

关键词：心音信号、奇异谱分析(SSA)、小波包算法(WP)、去噪

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目30770551

在线出版日期：2013-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：63-69