论心电信号检测中的噪声与干扰及其消除方法

心电信号检测是当今治疗心血管疾病的主要辅助手段之一,但是由于心电信号检测在具体诊疗中实际条件不佳以及干扰现象严重的特征,在诊疗中常常会出现肌电干扰、基线漂移以及工频干扰等现象,最终导致诊疗误差等问题的产生。基于此,文章就心电信号检测中的噪声与干扰及消除方法做了深入探讨,旨在为同行日后工作提供参考。     

信号与噪声

《信号与噪声》中涉及如下有趣又值得研究的问题：天气预报说降水概率为60%,你出门会带伞吗？被雷电击中的概率到底有多大？地震发生之前,我们真的无法预测吗？中情局为什么会忽略＂9.11＂恐怖袭击发生的信号？禽流感为何会突然爆发,又突然消失？为什么大数据时代的预测更容易失败？＂信号＂是我们想要和需要的事实,比如能帮助我们侦破早期鞋子炸弹案的信号。＂噪声＂则是另一回事,通常是不相干的信息,它阻碍或误导我们搜索信号。     

微弱信号检测技术的研究

微弱信号检测就是利用近代电子学和信号处理方法从噪声中提取有用信号,其关键在于抑制噪声,恢复、增加和提取有用信号.本文将从信号处理系统信噪比的改善来简单地论述微弱信号检测的原理,重点介绍了用相关检测法和取样积分法检测微弱信号的原理、方法和应用.     

基于乘性和加性噪声中指数信号的频率最小二乘估计

Estimating the parameter of signals is a very important problem in Statistical Signal Processing. In this paper ,we obtain the least squared estimator of frequency of an exponential signal in presence of both multiplicative and additive noise.     

基于神经网络消除噪声技术的研究

针对应用神经网络对消除噪声技术进行了研究。主要完成了以下的研究工作：研究了利用神经网络来消除噪声的可行性。探讨了基于反向传播（BP）神经网络和基于径向基函数（RBF）神经网络的消除噪声,并利用MATLAB软件进行仿真,得出一系列仿真波形.     

消除噪声的新技术

噪声是一种影响人类环境与健康的污染源,长期以来人们与噪声做了不懈的斗争。随着现代科学技术的不断进步和发展,人们又研究和发明了许许多多消澡噪声的新技术,下面简要介绍其中的一些。     

噪声干扰下的传感网络敏感信号挖掘模型

传统的传感网络信号挖掘方法在噪声干扰下,以降低波动信号参与通信为代价调控网络平稳度,极大降低了网络信号传递效率,存在较大的弊端。提出一种基于改进中值滤波的神经网络敏感信号挖掘方法,分析噪声干扰下无线传感网络信号特征,采用改进中值滤波的神经网络对原始含噪敏感信号进行中值滤波,利用中值滤波抑制噪声干扰产生的敏感信号值,通过BP神经网络去除敏感信号中的噪声,采用梯度下降方法在信号权矢量空间中求取误差函数的极小值,获取使误差函数极小化的权值组合,也就是待挖掘的传感网络敏感信号最佳解,实现传感网络敏感信号的准确挖掘。实验结果表明,所提方法能更好地过滤噪声,有效挖掘出敏感信号,具有较高的鲁棒性和自适应特性。     

基于频谱修正的通信噪声信号峰值检测系统

传统的通信噪声信号峰值检测结果精准度不高、实时性不强,导致在通信过程中降噪效果不理想,影响正常通信.因此,提出基于频谱修正的通信噪声信号峰值检测.首先在通信过程中将信号源定位,并使用线性滤波法确定噪声信号的位置,其次分析获得的噪声信号离散频谱图,针对离散谱中存在的栅栏效应和频谱泄漏问题,提出频谱修正技术,对谱线位置与谱...     

低频噪声信号的消噪分析

电噪声是电子线路中普遍存在的一种物理现象。研究表明当器件缺陷严重时,低频噪声可占主导地位。然而在这些低频噪声中广泛存在着非平稳性、长程相关性、自相似性,当用现有手段分析这些噪声时就需要有效的消噪方法,但采用传统的方法很难对其消噪。由于小波具有多分辨分析特性,在低频噪声研究领域是有效的研究工具。本文采用小波函数对低频噪声进行消噪,仿真结果证明了该方法的有效性。     

图像的增强与分割方法研究

以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径.     

重铬酸盐明胶全息图噪声成因与处理条件选择的研究

研究了重铬酸盐明胶全息图各个处理过程中引起“散射”与“乳白色”噪声的主要因素与消除噪声应如何恰当地选择处理条件,对噪声形成的机理及各种因素之间的相互关系也作了初步讨论.     

关于信号处理中采样和谱分析的几点讨论

本文分析目前信号处理类课程中信号采样和谱分析中存在的问题。文章结合实验过程的问题和典型信号的分析,从三个方面入手阐述了实验中信号频谱的显示、分析;介绍了数字信号滤波时时域分析法和频域分析法应注意的问题以及随机信号自相关分析和功率谱分析的方法和注意事项。本文对于采样定理和谱分析基本理论了解不清的同学将会起到一定的指导作用。     

油管厂噪声治理方案及实施

本文通过分析油管厂噪声产生的原因,找出噪声解决的方案,利用吸声原理与隔声原理,现场组织施工,测试结果符合工业企业设计卫生标准GBZ1—2002中A声级卫生限值,所治理的场所内的噪声可以达到国家规定的相关标准,给操作员工提供了舒适的工作环境。结果表明,噪声治理所需的投资不高,在高噪声场所可以进行大面积推广。     

噪声应激对大鼠血浆激素含量的影响

对大鼠分别进行80 dB和100 dB的噪声刺激,并在第1、5、10、15和20 d测定大鼠血浆中有关激素的含量。结果表明:噪声应激引起大鼠血浆中的皮质醇、去甲肾上腺素、肾上腺素、多巴胺及血管紧张素Ⅱ含量明显升高,特别是肾上腺素含量比对照组提高2.5倍。说明噪声应激不仅使下丘脑-垂体- 肾上腺系统、交感神经-肾上腺髓质系统这两条经典应激途径活动加强,而且还有海马与蓝斑-去甲肾上腺素系统、杏仁核促肾上腺皮质激素释放激素神经元和肾素-血管紧张素系统的参与,使“应激系统”的活动加强。这对应激作出生理反应具有重要意义,但若长期维持,最终导致“应激综合征”或生理心理疾病的发生。     

火焰信号计算机集中管理系统的应用

姚孟电厂#3、#4机组的火检系统是八十年代初采用比利时考利尔公司生产和提供的成套装置,火焰检测探头为ISCAN FLAMESCANNER型智能扫描仪,无需二次信号处理器,系统改造后,引进了火焰信号计算机集中管理控制.本文介绍了火焰信号计算机集中管理系统的安装和使用,并就火检系统运行中存在的问题提出了个人设想.     

非高斯噪声下系统参数M估计及其递推算法

讨论了单输入单输出ARMAX系统在非高斯噪声环境下的参数估计问题。提出了一种基于M估计理论的系统参数动态递推辨识算法,利用函数逼近原理以及矩阵等价变换知识,给出了算法的详细推导过程,分析了M估计用于系统建模的原理,给出了适合在线计算的参数估计递推算法。最后进行了数值仿真,结果表明本文提出的算法具有较强的抗噪能力和良好的收敛性。     

高新技术项目投资风险的人工神经网络综合评价模型

高新技术项目投资具有高风险、高收益等特点，科学准确的风险评价对项目投资至关重要。在分析高新技术项目投资风险影响因素的基础上，并根据投资风险分级标准，建立了高新技术项目投资风险进行综合评价的人工神经网络模型，能有效地避免层次分析等传统评价过程中的人为影响。仿真实验表明，采用该方法能获得令人满意的结果。     

噪声应激对血压及心率变异性的影响

对被试者分别进行80dB和100dB的噪声刺激，并在第1、5、10、15和20d测定被试者的动脉血压和心电图，并分析心率变异性变化。实验结果表明：噪声应激使被试者的收缩压升高，心率加快．但对舒张压影响不明显，心率变异性频谱分析显示，高频成分、低频成分增大，而R-R间期减小，而且100dB的作用比80dB显著。提示噪声应激对人体心血管系统的活动有明显的影响。     

当前发展我国技术中介机构的阻滞因素和疏导对策

在重构国家信息网络中，如何认识技术中介机构的功能作用，是当前相关研究的较薄弱环节，本文首先研究市场经济体制中介机构的内涵，借鉴国际成功经验，得出中介然国家信息网络中具有三大功能：沟通粘结、咨询服务、协调重组。然后剖析我国中介机构发展现状及存在的问题，从而提出发育我国中介机构的对策。