小波去基线漂移.PPT

* 小波变换对该脉搏波四层分解的频带划分如图2所示。从图中可以看出对信号进行两层分解后，低频信号0~7.75Hz即落在我们所要研究的信号范围内。这样将研究频带内的小波系数重构出信号，即将频带外的高频信号滤除，可有效滤除高频干扰。 * 小波变换本质上是一种相似性运算，在选取小波基函数时尽量选取和脉搏波相似的小波，才能达到最好的去噪效果。在各种小波基函数中，Sym8小波函数和原始脉搏波信号更为相似，所以选取Sym8小波函数作为小波基对阈值函数进行分解。对信号进行四层分解重构波形如图3所示。 * * * * * * * 小波在脉搏波信号以及水印图像嵌入和提取中的应用 成员：张林娜 2012202182 杨雪 1013202022 精仪学院生物医学工程 报告内容 小波变换简介 小波在脉搏波信号处理中的应用 小波变换在水印图像嵌入和提取中的应用 一 小波变换 小波简介 小波的优点 小波应用 1.1 小波简介 小波即小区域、长度有限、均值为零的波形。“小”即在时域具有紧支基；“波”即正负交替的波动性。 1.2 小波的优点 傅里叶分析是将信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加，同样小波分析是将信号分解为一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个母小波函数经过平移和尺度伸缩得来的。 小波分析优于傅里叶变换的地方是，它在时域和频域同时具有良好的局部化性质。而且由于对高频成分采用逐渐精细的时域或频域取样步长，从而可以聚焦到对象的任何细节。 1.3 小波的应用 小波的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。它主要应用于图象和信号处理。处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构。 对于平稳随机过程信号，处理的理想工具仍然是傅里叶分析。但是在实际应用中的绝大多数信号是非平稳的，而小波分析特别适用于非平稳信号的处理。 二 小波变换在脉搏波 信号中的应用 脉搏波简介 脉搏波信号采集 小波重构法去噪 小波去基线漂移 2.1 脉搏波信号特征 脉搏波是一种以低频成分为主的生理信号, 属于非平稳微弱信号。在正常生理情况下,健康人的脉搏能量主要分布在0.5~5Hz范围内，单个脉搏波图形包括： （1）上升段，左心室开始收缩，主动脉瓣开启，主动脉因射血而压力迅速上升； （2）下降段A，左心室排空量和主动脉排空量相等，射血后期动脉压开始下降，由于外周动脉受到左心室喷血的冲击形成反射波B，随后主动脉瓣关闭，由于血管的回弹，动脉血液由远心端向近心端回流形成重博波C，重博波C与反射波B形成波谷D。 2.2 脉搏波信号采集 实验中采用的数据为利用多波长光电脉搏波采集系统采集的数据解调出940 nm波长上的脉搏波信号。其中该信号通道的采样频率为 62 Hz，因此信号频率在 0~31 Hz，采样时间为 30 s，即采样点数为 1860。 2.3 小波重构法去噪 小波变换可以将信号限制在一个固定的频带范围内，而且脉搏波的能量主要分布在0.5~5Hz范围内。 对于低信噪比信号适合使用小波重构法去噪。小波重构不仅去除了大量高频噪声，且比起小波阈值法去噪和模极大值法去噪计算量要小。 2.3 小波重构法去噪 小波四层分解频带划分图 2.3 小波重构法去噪 小波基选取 2.4 小波去基线漂移 对于上述提取的0~7.75 Hz频段内有用脉搏波信号频段，基线信号存在于脉搏波信号中。对于基线，一般频率小于0.5 Hz，不存在与脉搏信号频谱重叠的区域。因此采用基于sym8小波函数对信号进行八层分解，提取0~0.1 Hz内的基线信号。 三 小波变换在水印图像 分离中的应用 背景简介 水印嵌入 水印提取 3.1 背景简介 通过在被保护的数字对象（如静止图像、视频、音频等）中嵌入某些秘密信息——水印（watermark）来证明版权归属或跟踪侵权行为。 水印信息可以是作者的序列号、公司标志、有特殊意义的文本等，可以来识别文件、图像或音乐制品的来源、版本、原作者、拥有者、发行人、合法使用人对数字产品的拥有权。而且这种水印通常是不可见或不可察觉的，他与原始数据（如图像、音频、视频数据）紧密结合并隐藏其中，它可经历一些不破坏源数据使用价值或商用价值的操作而被保存下来。 3.1 背景简介 要将一些标志性信息