使用LabVIEW進(jìn)行心電信號(hào)的采集與分析

　　2.小波變換方法

　　除了數(shù)字濾波器，小波變換也是一種消除指定頻帶內(nèi)信號(hào)的有效方法。LabVIEW 高級(jí)信號(hào)處理工具包提供了小波去趨勢(shì)(Detrend)的函數(shù)，它可以消除信號(hào)的低頻趨勢(shì)。圖5顯示了使用小波消除基準(zhǔn)漂移的程序?qū)嵗?/p>

　　圖5 使用WA Detrend VI消除基準(zhǔn)漂移

　　實(shí)例使用了Daubechies6 (db06)小波，因?yàn)檫@種小波與實(shí)際的心電信號(hào)相似。

　　圖6顯示了原始的心電信號(hào)，數(shù)字濾波和小波變換兩種方法處理后得到的心電信號(hào)。可以看到處理后的心電信號(hào)在保持原有心電信號(hào)主要特性的同時(shí)，幾乎不含基準(zhǔn)漂移信息。還可以注意到基于小波變換的方法更具優(yōu)勢(shì)，因?yàn)檫@種方法不引入延時(shí)，而且比數(shù)字濾波器的方法失真更小。

　　圖6 基于數(shù)字濾波器和基于小波變換的方法比較

　　消除寬帶噪聲

　　在消除了基準(zhǔn)漂移后，得到的心電信號(hào)比原來的信號(hào)更加清晰和穩(wěn)定。但是，其它類型的噪聲仍然會(huì)影響心電信號(hào)的特征提取。這些噪聲往往是寬頻帶的復(fù)雜隨機(jī)過程，所以不能使用傳統(tǒng)的數(shù)字濾波器，但可以利用LabVIEW中小波去噪(Wavelet Denoise)的功能。

　　通過小波變換將心電信號(hào)分解到各個(gè)子帶，然后利用閾值或收縮功能調(diào)整小波系數(shù)，最后重建出消除噪聲后的信號(hào)。下圖顯示了通過LabVIEW中非抽樣小波變換(UWT)，寬帶噪聲被極大地抑制而心電信號(hào)的細(xì)節(jié)則保持不變。

　　圖7 UWT小波去噪前及去噪后的心電信號(hào)