MATLAB环境下基于粒子群优化算法和离散小波变换的心电信号降噪

由于现实环境的复杂性以及信号获取设备的非理想特性等原因，导致人们在获得信号的过程中会引入各种各样的噪声成分，这不但会使得信号质量达不到实际要求，而且会掩盖信号中的重要细节。这也就要求我们在对数字信号进行具体地分析处理之前，需要对信号进行预处理，即去除信号中的噪声成分，提取信号中的有效部分。因此，信号的去噪一直是数字信号处理在科学理论研究与工业技术应用研究的重要内容。

由于传统的信号去噪算法在去噪原理上有一定的缺陷，因此在去除噪声的过程中会出现信号去噪不彻底或者失真等现象。例如，傅立叶变换是一种纯频域的信号分析方式，其频域中任意一点的值都与原始信号在整个时域的分布有关，所以傅里叶变换去噪方法在利用时不变特性对频率域上的噪声信号进行去除时，需要尽可能减少有效信号和噪声信号的频谱重叠部分，否则无法进行去噪处理。短时傅立叶变换去噪方法是在傅里叶变换的基础上实现信号去噪的一种方式，但是由于在对原始信号进行加窗处理的过程中会不可避免地引入偏差，从而导致了该方法去噪效果不理想的问题。

20世纪80年代发展的小波去噪理论利用小波变换具有低熵性、去相关性以及多分辨率分析等特性有效地去除数字信号中的噪声信号。小波去噪的过程是先通过小波变换将含噪信号从时间域变换到小波域，得到一系列的小波变换系数，然后对部分系数进行非线性处理，滤除由噪声信号产生的小波系数，最后对保留的系数进行小波变换重构，得到去噪后的数字信号，从而达到去噪的目的。

与传统去噪方法相比，小波去噪方法不但适用于多种去噪环境，而且在去噪效果上有着无可比拟的优势和显著的优越性。因而，小波去噪算法一直不断受到关注和研究。小波变换不仅继承了傅里叶变换的域转换思想，而且在短时傅里叶变换的基础上进一步提高了时频分析的能力，使得时频分析窗口能够自适应地随频率的变化而变化，从而更有利于非平稳信号的分析。与经典傅里叶变换相比，小波变换是一个时间-频率的局域变换，是对时变非平稳信号进行分析处理的理想工具。

粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士首先提出的。这种算法模仿了鸟类的群体社会行为。粒子群优化算法经过初始化先生成一些候选解。每个候选解称为一个粒子，每个粒子在搜索空间中不停地运动迭代。在每次迭代中，每个粒子都会根据目标函数找到它的最佳解，称为局部最佳解。然后通过所有粒子找到的局部最佳解，能够得到全局最佳解。每个粒子在迭代的时候都会受到全局最佳解的影响。

受离散小波变换和粒子群算法的启发，提出一种MATLAB环境下基于粒子群优化算法和离散小波变换的心电信号降噪算法，并进行了试验验证，压缩包=数据＋代码＋参考文献。部分代码如下：

工学博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家，担任《中国电机工程学报》优秀审稿专家，《控制与决策》，《系统工程与电子技术》，《电力系统保护与控制》，《宇航学报》等EI期刊审稿专家。

擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。