三种植物叶片电信号的特征分析

采集玉米(Zea mays L)、芦荟(Aloe vera L)和吊兰(Chlorophytum comosum)三种植物叶片的表面电信号,通过小波变换对采集到的电信号进行降噪和重构,对降噪后的电信号进行功率谱分析。结果表明,玉米、芦荟和吊兰三种植物叶片电信号是幅值为μV级、频率分布在2 Hz以下的低频电信号。玉米叶片电信号的频率分布主要集中在0～0.4 Hz,芦荟叶片电信号频率分布主要集中在0～0.6 Hz,吊兰叶片电信号的频率分布主要集中在0～0.8 Hz。     

基于小波的植物电信号降噪方法研究

为了探索植物电信号的降噪方法,本研究以玉米叶片电信号为材料,分析了基于小波变换模极大值降噪、阈值降噪和空域相关性降噪三种方法在植物电信号降噪中的应用,分别通过功率谱分析和噪声的高斯拟合对三种方法的降噪结果进行对比分析。研究结果表明,对噪声进行高斯拟合可以在信噪比未知的情况下判断降噪效果的好坏,在基于小波的三种降噪方法中,小波阈值降噪在植物电信号研究中是理想的降噪方法。     

基于多尺度小波变换的心电信号消噪

心电信号的消噪一直是人们关注的焦点,至今为止已经有许多论著针对心电信号的处理提出了不同的算法。本文以多尺度小波变换为理论背景,根据信号与噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种阈值法和模极大值法相结合的小波消噪新算法。临床试验表明,该算法对心电信号的消噪具有良好的效果。     

基于小波消噪和盲源分离的脑电信号处理方法

针对脑电信号中噪声及夹杂的眼电、心电等伪迹,采用小波分解重构消噪和基于熵估计的RADICAL算法进行消除.对3路脑电观测信号进行小波消噪和白化处理后,通过雅可比旋转矩阵分别对其中的两两组合信号用RADICAL算法进行分离,得出最优分离矩阵完成盲源分离,并引入互相关系数、矩阵相关系数验证算法的有效性.实验结果表明:源信号...     

基于小波变换的表面肌电信号去噪方法

表面肌电信号是通过表面电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态。表面肌电信号在临床医学、运动医学、康复医学、神经生理学、电生理等领域被广泛应用。本文所研究的肌电信号是在右下臂上采集到的一组表面肌电信号,通过小波变换等方法对肌电信号进行去噪处理。实验表明,该方法能够有效的去除肌电信号的噪声,为下一步的信号分析打下良好的基础。     

小波熵在植物电信号识别中的应用研究

利用小波良好的时频局部化特性以及熵能够对系统状态进行表征的特点,提出将小波熵作为植物电信号的特征向量,将该特征输入到BP神经网络分类器进行自动识别,取得了良好的识别效果。同时,利用小波能量熵对结果进行分析。结果表明,小波熵比小波系数能量作为特征对植物电信号的识别更有效。     

基于小波变换的一种心电信号去噪算法

小波变换是一种新出现的信号的时间-尺度（时间-频率）分析方法，是一种非常有用的工具。就去噪来说基于小波去噪的方法有多种，本文在心电去噪的过程中提出了一种基于小波阈值去噪的方法，原理简单，计算量小，效果良好。     

基于小波变换的一种心电信号去噪算法

小波变换是一种新出现的信号的时间-尺度(时间-频率)分析方法,基于小波去噪的方法有多种,本文在心电去噪的过程中提出了一种基于小波阈值去噪主要去掉高频噪声的方法,原理简单,计算量小,效果良好。     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

本文提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的去噪方案。该方法能有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

基于小波变换的ECG信号消噪

以小波变换的多分辨率分析为理论基础 ,依据信噪在小波分析下的分离性 ,对体表心电信号 (ECG信号 )进行了消噪算法的设计与实现 ,并着重强调了其中双尺度预处理算法的重要性 .实验表明 ,本消噪算法不仅能实时有效地降噪 ,还能对原信号突变点进行定位     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

统计分析方法在植物电波信号研究中的应用

植物电波信号是一种相当复杂的信号,应用传统的电生理方法,已不能获取更多有用信息.应用统计分析方法对植物电波信号进行了时域和频域上的分析.分析发现植物电波信号属于低频信号,其功率谱主要分布在小于5 Hz频段,是一种随机性比较强的微弱信号,幅值处于μV级,并随时间变化剧烈,不同时刻的取值关系松散.     

基于小波去噪理论的拉曼光谱数据处理

利用光谱仪采集得到四氯化碳的拉曼光谱信号,针对光谱数据量大,干扰信息与有效信息并存,不利于对光谱数据进行定性定量分析的问题,采用小波阈值去噪的方法对原始拉曼光谱进行去噪处理,结果表明：小波硬阈值法可获得最优去噪质量,当小波基函数为db2,尺度分解为4,阈值量化为‘Heursure’,硬阈值处理,重构光谱的信噪比最大,均方根误差最小.研究表明：采用小波硬阈值法能有效去除四氯化碳拉曼光谱信号的噪声,最大程度保留其拉曼光谱特征信息.     

基于相似小波变换的电力系统故障信号分析

提出了两种相似Haar小波函数。这两种小波函数具有对称性、紧支撑等性质。通过比较,证实了这两种相似的小波变换具有较高的计算精度和较好的消噪能力,且具有较低的计算复杂度。此外,本文借助于这两种相似Haar小波变换,分析了电力系统几种典型的故障信号,证明了这两种相似小波变换方法对于检测电力系统故障信号是非常有效的。     

基于小波新阈值函数的标记荧光蛋白信号去噪

针对微流控电泳仪采集的微弱标记荧光蛋白信号易受到干扰,影响对样品生物蛋白定性定量分析.提出可调新阈值函数小波去噪,解决了软、硬阈值函数去噪出现的常见问题.通过matlab仿真对比,寻找出去噪质量最佳db7小波基,结合可调新阈值函数处理重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,去噪后波形最光滑、信噪比最高、获得最小均方根误差、更能突出真实信号.结果表明,新的阈值函数更适用于重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,为后续定性定量分析样品中的生物蛋白含量提供保障.     

小波分析在CODOG动力装置实验动力扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论 ,讨论了该小波分析理论在柴 -燃联合动力装置实验台瞬时扭矩采样信号滤波中的应用。通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阀值量化处理的方法去除噪声 ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号。实验结果表明该方法对采样信号滤波是十分有效的 ,对提高扭矩测量值的计算精度很有利 ,这更有利于对实验结果的分析 ,并对主机切换过程的实验研究有重要意义     

消除信号趋势项时小波基优选方法研究

在消除信号趋势项时引入小波基函数对信号进行分解和重构.小波基函数的选择会影响消除信号趋势项后的结果.提出了消趋误差指数的概念及其计算公式,并使用该公式计算了34种常用小波基的消趋误差指数,优选出sym10等6种消趋误差指数较小的小波基.使用sym10小波基及另外两种非优选小波基对实测的汽车车身振动加速度信号进行消除趋势项处理.结果表明,使用sym10小波基提取的信号趋势项比其它非优选小波基更为准确,验证了提出的消趋误差指数计算公式的有效性.      

基于小波和小波包的信号消噪方法分析

在实际的工程应用中,采集的数据信号存在着大量的电子线路热噪声、环境噪声等系统噪声,小波及小波包对除去噪声信号是非常有效的。采用多种方法对平稳、非平稳信号进行消噪处理,在Matlab环境下比较分析结果,从而找到检测信号的最佳手段。     

基于小波变换的纱条信号波谱图计算方法

提出利用连续小波变换计算纱条波谱图的方法,并构造出适合纱条波谱图计算的小波函数。利用本文方法计算波谱图,其波道数可根据需要进行选择,并能得到相应的三维波谱图。