基于雙樹復(fù)小波變換的微弱生物醫(yī)學(xué)信號處理及其應(yīng)用研究.pdf

1、生物醫(yī)學(xué)信號一般都是被強(qiáng)噪聲淹沒的低頻微弱非平穩(wěn)信號,它們對研究人體生理狀態(tài)和臨床診斷具有重要價值,且其處理方法都是以數(shù)字信號處理方法為基礎(chǔ)的。生物醫(yī)學(xué)信號處理如干擾噪聲的濾除、特征信息的提取能力等決定著這些信號是否真正為人們所用。到目前為止,已有多種以傅里葉變換為基礎(chǔ)的時頻分析被應(yīng)用于提取微弱生物醫(yī)學(xué)信號中對科學(xué)研究和臨床診斷有價值的特征信息。
　　以傅里葉變換為基礎(chǔ)的小波變換,沿用了短時傅里葉變換的時頻局域化思想,同時又改善了

2、時間窗不隨頻率變化的局限性,成為繼傅里葉變換以來在工程領(lǐng)域上新的里程碑,被譽為信號分析的“數(shù)學(xué)顯微鏡”。盡管離散小波變換因為其時頻分析和多分辨率分析能力而被廣泛使用,但它仍有幾方面不足,如信號變換有平移敏感性、頻率混疊現(xiàn)象、方向選擇性少等。在信號處理過程中,這些缺點導(dǎo)致信號細(xì)節(jié)信息丟失或結(jié)果不精確等后果。
　　針對傳統(tǒng)離散小波變換的不足,論文提出了一種基于雙樹復(fù)小波變換的微弱生物醫(yī)學(xué)信號處理方法。雙樹復(fù)小波變換特有的平移不變性、抗