对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。

根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

在研究脑电信号特性的基础上，提出了一种基于CEEMD-PE对脑电信号进行降噪的方法。完全集合经验模态分解（CEEMD）能够克服模态混叠的问题，因此，对脑电信号进行CEEMD分解，得到一组固有模态函数（IMF）分量，计算各个IMF分量的排列熵（PE）值，依据PE的值剔除基本为噪声的IMF分量，将降噪后的分量与保留的分量进行重构，得到降噪后的脑电信号。实验结果表明，用CEEMD-PE对脑电信号进行降噪，在抑制噪声的同时，还有效地保留了脑电信号的细节特性，去噪性能更好。

中值过滤代码matlab 心电图降噪matlab 此代码可用于ECG信号降噪。 使用的数据来自MIT-BIH心律失常数据库。 使用3个滤波器对ECG信号进行降噪：2个具有600ms和200ms滑动窗口的中值滤波器，以及具有35 Hz截止频率的12阶FIR滤波器。 参考：

VMD程序，用于轴承、齿轮等振动信号的分解、降噪和重构，实现故障诊断

行业分类-电信-转子碰摩声发射信号降噪方法.rar

为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和作为内圈故障特征的频带能量分布。通过分析频带能量,其结果与实际故障相一致,得出小波包在轴承故障特征提取方面有着一定的优越性。

行业分类-电信-一种基于ESMD方法的心电信号降噪方法.rar

在如今信息高速发达的时代,信号处理成为热点领域。文中分别介绍了小波分解(Wavelet Decomposition)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)信号处理方法的发展和理论,再分别利用这两种方法对仿真信号进行降噪。对于降噪效果,采用信噪比和均方差评价指标来分析比较各方法的优劣。

Matlab在图像处理领域得到了广泛的应用。本文对噪声的产生和分类进行了分析。在Matlab环境下对图像进行滤波处理,采用不同滤波方式进行对比分析。本文采用的滤波器有中值滤波、均值滤波、小波降噪等滤波处理。通过分析,不同的图像滤波方式得到结果不同。