华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2011, Vol. 39 ›› Issue (4): 66-69.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.04.012

• 机械工程 • 上一篇    下一篇

一种强噪声下的监护信息降噪方法

蒋贤海 谢存禧 邹焱飚   

  1. 华南理工大学 机械与汽车工程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2010-08-09 修回日期:2010-12-01 出版日期:2011-04-25 发布日期:2011-03-01
  • 通信作者: 蒋贤海(1979-),男,博士生,广东水利电力职业技术学院讲师,主要从事智能健康监护、机器人理论及其工程应用研究 E-mail:xh.j@mail.scut.edu.cn
  • 作者简介:蒋贤海(1979-),男,博士生,广东水利电力职业技术学院讲师,主要从事智能健康监护、机器人理论及其工程应用研究
  • 基金资助:

    广东省科技攻关项目(2007B010400049);粤港关键领域重点突破项目(20090101—1)

A Denoising Method of Monitoring Information Under Strong Noise

Jiang Xian-hai  Xie Cun-xi  Zou Yan-biao   

  1. School of Mechanical and Automotive Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2010-08-09 Revised:2010-12-01 Online:2011-04-25 Published:2011-03-01
  • Contact: 蒋贤海(1979-),男,博士生,广东水利电力职业技术学院讲师,主要从事智能健康监护、机器人理论及其工程应用研究 E-mail:xh.j@mail.scut.edu.cn
  • About author:蒋贤海(1979-),男,博士生,广东水利电力职业技术学院讲师,主要从事智能健康监护、机器人理论及其工程应用研究
  • Supported by:

    广东省科技攻关项目(2007B010400049);粤港关键领域重点突破项目(20090101—1)

摘要: 为提高监护信息系统预报的准确性,提出一种强噪声下监护信息的降噪方法.该方法利用小波变换分析噪声和生理信号的小波系数的特点,应用Hampel滤波器对生理信号小波系数进行滤波处理,并将处理后信号进行小波逆变换,实现监护信息的降噪处理.选择PhysioNet数据库数据进行实验,结果表明文中方法对监护信息有较好的降噪效果.

关键词: 监护信息, 小波变换, Hampel滤波, 降噪方法

Abstract:

In order to improve the accuracy of information prediction for monitoring systems,a denoising method of monitoring information under strong noise is proposed.In this method,the characteristics of wavelet coefficients of both the monitoring information and the noise are analyzed based on the wavelet transform,and the Hampel filtering is adopted to process the wavelet transform coefficients.Then,an inverse wavelet transform is performed to denoise the processed signals.An experiment is finally carried out on PhysioNet database,which verifies the effectiveness of the proposed denoising method.

Key words: Monitoring information, wavelet transform, Hampel filter, de-noising method