Không thểsửdụng trực tiếpmô hìnhcơbản. Ta có thể giải quyếtvớimô hình
độlệch trong hàm khử nhiễu chính wden: sd=wden(s,tptr,sorh,scal,n,wav),sẽ trảvề
phiênbản đã khử nhiễu sdcủa tín hiệugốc s:
Tptr : quy tắc chọn ngưỡng rigrsure, heursure, sqtwolog, minimax
Scale: ‘mln’:mô hìnhcơbảnvới nhiễu không trắng
‘sln’: mô hìnhcơbảnvới nhiễu khôngtỉlệ
Xử lý táitỉlệ ngưỡngsửdụngmộtdự đoán đơncủa nhiềumứcdựa trên cáchệ
sốmức 1. Các ngưỡngcần được táitỉlệbằngmộtdự đoán theomứccủa nhiễumức,
sửdụng nhờdự đoán
lev
s theotừngmức. Ướclượng này được cài đặt trongM-file
wnoisest, xử lý trực tiếpcấu trúc phân tách waveletcủa tín hiệugốc.
Có thểsửdụng hàm wdencmp thực hiện đặt ngưỡng cáchệsố wavelet,
wdencmp cho phép định nghĩa chiến thuật đặt ngưỡng riêng tù y mục đích
21 trang |
Chia sẻ: oanh_nt | Lượt xem: 2650 | Lượt tải: 3
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Xử lý nhiễu tín hiệu ecg bằng wavelet, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
53
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
4.1 SO SÁNH TƯƠNG QUAN HỆ SỐ BỘ LỌC WAVELET CHO TÍN HIỆU
ECG
Thực hiện phân tách và tái tạo tín hiệu ECG chuẩn
Thực hiện phân tách nhiều mức.
So sánh độ lệch dựa trên khả năng phân tách và tổng hợp lại tín hiệu ban đầu .
Bảng 4.1 :
1 (e-012) 2 4 6 8 10
Db2 6.4748 2.3559 4.6638 6.1919 6.9469 7.0313
Db4 2.7374 5.8908 9.9667 10.877 11.019 11.161
Db6 3.0669 4.6390 6.2075 6.9331 7.1845 7.2218
Db8 6.6880 13.760 23.407 25.894 26.733 26.926
Db10 5.8247 15.362 29.957 32.422 33.467 33.656
Sym2 0.064748 2.3559 6.1919 6.9469 7.0313 7.0370
Sym4 0.25047 1.4966 4.2730 4.7442 4.7571 4.8179
Sym6 0.47162 2.3537 6.8341 7.5038 7.4993 7.5806
Sym8 0.47873 0.8868 1.08 1.1688 1.2483 1.2577
Sym10 0.02931 0.090594 0.20517 0.22427e 0.22649 0.23137
Bior1.3 0.000888 0.0013323 0.001776 0.001776 0.001776 0.001776
Bior2.4 0.000888 0.0013323 0.00222 0.00222 0.00222 0.00222
Bior2.8 0.0017764 0.0017764 0.00222 0.00266 0.0031 0.0031
Bior3.5 0.0013323 0.0017764 0.00266 0.00266 0.00266 0.00266
Bior4.4 1.5890 4.2157 8.9582 9.8686 9.9756 10.062
Bior6.8 27.844 82.112 1.7994 1.9971 2.0255 2.0663
Coif1 55.822 3.0749 9.3299 10.696 10.671 10.811
Coif2 16.636 45.998 92.724 103.29 105.46 106.25
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
www.bme.vn
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
54
Coif3 0.66525 1.4270 2.2107 2.5169 2.4254 2.4254
Coif4 6.2048 48.022 48.022 132.68 136.39 135.94
Coif5 1496.6 9330.2 21836 28455 28574 28826
haar 0.000444 0.0013323 0.001776 0.001776 0.001776 0.001776
Nhận xét:
Khả năng tương thích của các wavelet đối với các tín hiệu là rất cao nhưng giữa
các wavelet với nhau thì độ chênh lệch lớn.
Các wavelet ‘bior’ khả năng tương thích cao nhất đối với tín hiệu do kết hợp
được các đặc tính đối xứng và các bộ lọc FIR, đồng thời độ ổn định cao, các hàm phân
tách và hàm tái tạo là khác nhau.
Sử dụng các wavelet có bậc càng cao đô ổn định tăng nhưng khả năng tái tạo
lại tín hiệu là không tốt.
Với các wavelet có độ trơn và đối xứng cao thì kết quả tương thích càng tăng .
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
55
Mô hình xử lý nhiễu bằng phương pháp đặt ngưỡng:
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
56
Áp dụng khử nhiễu ECG:
Khử nhiễu cho tín hiệu ECG
Mục đích nghiên cứu:
Cùng loại wavelet, mức nhiễu, loại tín hiệu, ta đánh giá tác động khử nhiễu trên
các hệ số phân tách và khôi phục wavelet.
Đánh giá tác động khử nhiễu với chương trình tự động viết trong matlab với các
điều kiện sau đây:
Áp dụng thử nghiêm trên các loại wavelet khác nhau (loại Daubechies, Symlet,
Biorthogonal) với các thông số ngưỡng tính toán tự động .
Với cùng loại wavelet nhưng mức phân tách khác nhau tính từ giá trị ban đầu
cho đến mức tối đa được chương trình đưa ra.
Thay đổi mức độ nhiễu trắng khác nhau ảnh hưởng vào tín hiệu ECG ban đầu
(giới hạn trong thực tế nhiễu ECG.
Sử dụng biến đổi wavelet và mức phân tách tốt nhất :
ü Thực hiện các mức ngưỡng khác nhau đối với các thành
phần chi tiết đã được phân tách, tổng hợp và đánh giá kết
quả so với đặt ngưỡng toàn cục.
ü Thay đổi SNR và đánh giá kết quả .
- Tạo giao diên chương trình trong matlab .
- Áp dụng với tín hiệu thực tế.
Tham số đánh giá tác động khử nhiễu là RMSE và SNR.
Thay đổi mức độ nhiễu trắng khác nhau bằng cách thay đổi tỉ số SNR.
Đánh giá khả năng khử nhiễu của từng loại wavelet khác nhau bằng RMSE
Đánh giá tác động khử nhiễu trên các thành phần hệ số khai triển và khôi phục
wavelet, sử dụng cùng loại wavelet, mức nhiễu và cùng loại tín hiệu thử .
Chương trình cho phép đánh giá RMSE, của tín hiệu được so sánh wavelet, của
thành phần hệ số wavelet xấp xỉ và các thành phần hệ số wavelet chi tiết. Chương trình
cho phép so sánh giữ tín hiệu chưa nhiễu và tín hiệu đã thực hiện khử nhiễu.
Tiến hành so sánh RMSE mổi thành phần hệ số wavelet của tín hiệu gốc với tín
hiệu bị nhiễu, tín hiệu gốc với tín hiệu đã khử nhiễu ECG, ta sẽ thấy rõ được tác động
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
57
của nhiễu trắng và khả năng loại bỏ nhiễu trắng trên mỗi thành phần xấp xỉ hoặc chi
tiết trong khai triển wavelet .
Các thông số của tín hiệu thử:
File tín hiêu ECGdata.mat.
Tốc độ lấy mẫu : 200 mẫu/s.
Tần số của tín hiệu: 1,27389 Hz.
Chu kì của tín hiệu: 0.785s.
Số mẫu được lấy: 5455 mẫu.
Biên độ tín hiệu : Min: -1.12823 mV
Max: 2.89307 mV.
Tín hiệu thu được từ máy biopac.
Thực hiện cấy nhiễu trắng Gaussian cho tín hiệu với tỉ SNR thay đổi được bằng
hàm awgn.
4.1.1 Phân tách tín hiệu:
Sử dụng file tín hiệu ECGdata.mat
Cấy nhiễu trắng với SNR=10dB (mức trung bình)
Phân tách tín hiệu sử dụng wavelet ‘bior1.3’, mức phân tách 3, biểu diễn các hệ số
xấp xỉ A3, hệ số chi tiết C1,C2,C3.
Hình 4.1: Tín hiệu có nhiễu
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
58
Hình 4.2: Hệ số chi tiết D1
Hình 4.3: Hệ số chi tiết D2
Hình 4.4: Hệ số chi tiết D3
Hình 4.5: Hệ số xấp xỉ A3
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
59
Nhận xét :
Ảnh hưởng của nhiễu trắng lên thành phần hệ số chi tiết và thành phần hệ số
xấp xỉ là như nhau .
Ảnh hưởng của nhiễu trắng lên thành phần hệ số chi tiết của mức khai triển thứ
nhất cao hơn các thành phần hê số chi tiết ở các mức khai triển khác.
Ta không khử nhiễu lên thành phần hệ số xấp xỉ, chỉ khử nhiễu lên các thành
phần hệ số chi tiết.
Tác dụng khử nhiễu lên các thành phần hệ số chi tiết, của mức khai triển thứ
nhất cao hơn của các thành phần hệ số chi tiết ở các mức khai triển khác.
4.1.2 Lấy ngưỡng tự động và khử nhiễu tự động :
a.Thực nghiệm tín hiệu cấy nhiễu trắng có SNR= 10, sử dụng mức phân
tách 3, tính RMSE của tín hiệu khứ nhiễu so với tín hiệu gốc .
Bảng 4.2
Loại
wavelet
Mức phân
tách tối đa
Ngưỡng tự động RMSE
Db2 10 0.6773 mềm 0.0018
Db4 9 0.6773 mềm 0.0018
Db6 8 0.6773 mềm 0.0018
Db8 8 0.6773 mềm 0.0018
Db10 8 0.6773 mềm 0.0019
Symlet 2 10 0.6773 mềm 0.0018
Symlet 4 9 0.6773 mềm 0.0017
Symlet 6 8 0.6773 mềm 0.0017
Symlet 8 8 0.6773 mềm 0.0017
Symlet 10 8 0.6773 mềm 0.0017
Bior1.3 10 0.6773 mềm 0.0021
Bior2.4 9 0.6773 mềm 0.0016
Bior 2.8 8 0.6773 mềm 0.0016
Bior3.5 8 0.6773 mềm 0.0017
Bior4.4 9 0.6773 mềm 0.0018
Bior6.8 8 0.6773 mềm 0.0017
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
60
Coif1 10 0.6773 mềm 0.0018
Coif2 8 0.6773 mềm 0.0017
Coif3 8 0.6773 mềm 0.0017
Coif4 7 0.6773 mềm 0.0018
Coif5 7 0.6773 mềm 0.0017
Harr 12 0.6773 mềm 0.0022
Nhận xét:
Với giá trị ngưỡng toàn cục được tính toán bằng hàm ddencmp ở cùng mức
phân tách khác loại wavelet nhưng khả năng khử nhiễu tương đương nhau .
Hệ số RMSE khá nhỏ nên khả năng khử nhiễu của các hàm trong wavelet cao .
Ngưỡng tính toán càng nhỏ khả năng khử các nhiễu tín hiệu với SNR cao.
b. Hàm khử nhiễu tự động wden sử dụng quy tắc chọn lựa ngưỡng:
Dựa trên 4 nguyên tắc: rigrsure, heursure,swtwolog, minimaxi
Thực hiện trên các loại wavelet khác nhau, với mức phân tách 3, hai loại
ngưỡng mềm và ngưỡng cứng .
Bảng 4.3
Rigsure (s/h) Heusure (s/h) Sqtwolog (s/h) Minimaxi (s/h)
Db2 0.1908/0.1711 0.2795/0.2579 0.2822/0.2772 0.2632/0.2339
Db4 0.1771/0.1555 0.2777/0.2777 0.2777/0.2777 0.2647/0.2220
Db6 0.1851/0.1536 0.2792/0.2792 0.2792/0.2792 0.2721/0.2352
Db8 0.1889/0.1543 0.2822/0.2822 0.2822/0.2822 0.0.279/0.2561
Db10 0.1962/0.1637 0.2845/0.2845 0.2845/0.2845 0.2819/0.2673
Sym2 0.1908/0.1711 0.2795/0.2579 0.2822/0.2772 0.2632/0.2339
Sym4 0.1966/0.1652 0.2845/0.2617 0.2884/0.2842 0.2670/0.2328
Sym6 0.1702/0.1481 0.2887/0.2769 0.2900/0.2900 0.2685/0.2222
Sym8 0.1719/0.1481 0.2794/0.2759 0.2797/0.2797 0.2663/0.2391
Sym10 0.1731/0.1468 0.2712/0.2633 0.2721/0.2797 0.2594/0.2234
Bior1.3 0.2241/0.2217 0.2826/0.2996 0.2807/0.3214 0.2975/0.2467
Bior2.4 0.2003/0.1674 0.2857/0.2566 0.2922/0.2675 0.2602/0.2053
Bior2.8 0.1780/0.1546 0.2663/0.2398 0.2712/0.2509 0.2459/0.2030
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
61
Bior3.5 0.1949/0.1652 0.2741/0.2495 0.2807/0.2693 0.2536/0.2114
Bior4.4 0.1878/0.1488 0.2904/0.2833 0.2917/0.2917 0.2738/0.2234
Bior6.8 0.1695/0.1463 0.2710/0.2620 0.2722/0.2722 0.2581/0.2198
Coif1 0.2057/0.1796 0.2852/0.2629 0.2907/0.2851 0.2720/0.2512
Coif2 0.1812/0.1545 0.2833/0.2627 0.2851/0.2795 0.2674/0.2308
Coif3 0.1832/0.1545 0.2783/0.2712 0.2795/0.2813 0.2660/0.2411
Coif4 0.1819/0.1483 0.2810/0.2728 0.2813/0.2813 0.2674/0.2353
Coif5 0.1901/0.1565 0.2778/0.2707 0.2784/0.2784 0.2673/0.2441
Haar 0.2371/0.2151 0.3227/0.3151 0.3238/0.3238 0.3012/0.2511
Nhận xét
Các quy tắc chọn ngưỡng sử dụng ngưỡng tính toán toàn cục với các mức
ngưỡng lớn hơn so với mức ngưỡng tính tự động nên cho các kết quả RMSE lớn.
Trong 4 quy tắc chọn lựa ngưỡng thì ‘rigrsure’ (quy tắc chọn ngưỡng ‘Sure’ sử
dụng cho bộ ước lượng ngưỡng mềm, dựa trên cách đặt ngưỡng Sure)cho kết quả tốt
nhất với ngưỡng cứng và tối thiểu được rủi ro đối với ngưỡng chọn.
Đối với đặt ngưỡng SURE và minimax, khoảng 3% các hệ số được giữ lại. Các
phương pháp khác mọi hệ số được đặt về 0. Các quy tắc chọn ngưỡng Minimax và
SURE rõ hơn và tiện hơn khi có các chi tiết nhỏ của hàm nằm gần dải nhiễu.
Với các loại wavelet khác nhau thì cho các hệ số phân tách khác dẫn đến giá trị
ngưỡng đặt chung không triệt khử hết các hệ số nhiễu dẫn đến RMSE khác nhau.
4.1.3 Giá trị ngưỡng bằng công thức trên lý thuyết:
Công thức tính trên thực tế ngưỡng chung toàn cục và cục bộ cho tín hiệu:
SURE l = ))(ln.ln(.2 kk NN = 4.638
FIXTHES l = )ln(.2 kN = 4.148
MINIMAX l =0.3936+0.1829.lg( kN )= 1.077
Đánh giá kết quả dựa trên RMSE
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
62
Bảng 4.4:
Sure Fixthes Minimax
Db2 0.2939 0.2880 0.1688
Db4 02886 0.2886 0.1706
Db6 0.2902 0.2902 0.1658
Db8 0.2929 0.2929 0.1669
Db10 0.2947 0.2947 0.1732
Sym2 0.2939 0.2880 0.1688
Sym4 0.2983 0.2983 0.1680
Sym6 0.3002 0.3002 0.1651
Sym8 0.2908 0.2908 0.1643
Sym10 0.2830 0.2830 0.1579
Bior1.3 0.3388 0.3343 0.1889
Bior2.4 0.3051 0.2879 0.1589
Bior2.8 0.2718 0.2486 0.1564
Bior3.5 0.2908 0.2859 0.1578
Bior4.4 0.3018 0.3018 0.1593
Bior6.8 0.2833 0.2833 0.1592
Coif1 0.3007 0.3007 0.1688
Coif2 0.2958 0.2958 0.1671
Coif3 0.2893 0.2893 0.1677
Coif4 0.2923 0.2923 0.1614
Coif5 0.2882 02882 0.1631
Haar 0.3324 0.3324 0.1863
Nhận xét: Dựa trên kết quả tính RMSE:
Sử dụng ngưỡng Minimax cho kết quả tốt hơn so với ngưỡng Sure và Fixthes
do là ngưỡng cải tiến của các loại ngưỡng trên
Các giá trị ngưỡng tính toán vẫn chưa đạt được giá trị tối ưu, ngưỡng lý thuyết
đưa ra cho xử lý trên các mức hệ số chi tiết khác nhau, áp dụng cứng cho toàn bộ tín
hiệu dưa trên số mẫu của tín hiệu nêu chưa có được giá trị mềm phù hợp với tín hiệu .
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
63
So sánh kết quả với chương trình khử nhiễu tự động:
Ngưỡng tính toán của chương trình cho kết quả khử nhiễu tốt hơn so với cách
tính ngưỡng bằng công thức rồi đưa vào. Do khả năng ước lượng nhiễu trong matlab
tốt hơn. Công thức ngưỡng đưa ra là các loại ngưỡng tính toán chung cho các loại tín
hiệu nên đối với từng loại tín hiệu và từng loại nhiễu là không chính xác .
4.1.4 Thử nghiệm trên tất cả các mức cho đến mức tối đa:
Mức tối đa của wavelet được chọn tính tư động.
Tính từ mức phân tách 1 cho đến mức tối đa.
Thử nghiêm với chương trình khử nhiễu tự động .
Nhiễu trắng với SNR=10dB.
Bảng 4.5 :
1 2 3 4 5 6 7 8
Db4 0.0015 0.0016 0.0018 0.0021 0.0024 0.0026 0.0027 0.0028
Db6 0.0014 0.0013 0.0018 0.0022 0.0026 0.0027 0.0028 0.0028
Db8 0.0014 0.0013 0.0018 0.0023 0.0027 0.0028 0.0029 0.0028
Sym6 0.0014 0.0013 0.0017 0.0021 0.0024 0.0026 0.0027 0.0027
sym8 0.0014 0.0013 0.0017 0.0021 0.0025 0.0026 0.0027 0.0027
sym10 0.0014 0.0012 0.0017 0.0021 0.0025 0.0026 0.0027 0.0027
Bior2.8 0.0014 0.0014 0.0016 0.0018 0.0020 0.0022 0.0027 0.0022
Bior4.4 0.0014 0.0013 0.0018 0.0021 0.0024 0.0026 0.0027 0.0027
Bior6.8 0.0014 0.0012 0.0017 0.0020 0.0023 0.0025 0.0027 0.0026
Coif2 0.0014 0.0014 0.0017 0.0021 0.0024 0.0026 0.0027 0.0027
Coif3 0.0014 0.0013 0.0017 0.0021 0.0024 0.0026 0.0027 0.0027
Coif4 0.0014 0.0016 0.0018 0.0021 0.0024 0.0026 0.0027 0.0027
Nhận xét:
Tùy theo từng loại tín hiệu ta có các mức phân tách tối đa khác nhau, trung
bình mức phân tách tối đa là 8 .
Mức phân tách càng cao thi giá trị RMSE càng thấp do khi thực hiện tái tạo lại
tín hiệu bị sai số lớn so với với tín hiệu gốc .
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
www.bme.vn
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
64
Mức đô khử nhiễu tín hiệu là tương đương nhau đối với các loại wavelet khác
nhau.
4.1.6 Với giá trị SNR thay đổi:
Mức nhiễu -20 dB < SNR< 18 dB.
Với giá tri SNR < 0dB hàm khử nhiễu làm biến dạng tín hiệu không chính xác
với mẫu tín hiệu ban đầu.
Bảng 4.6
5dB 10dB 15dB 18dB
Db4 0.0035 0.0023 0.0016 0.0013
Db6 0.0036 0.0024 0.0017 0.0013
Db8 0.0037 0.0025 0.0018 0.0014
Sym6 0.0034 0.0023 0.0016 0.0013
Sym8 0.0034 0.0024 0.0016 0.0013
Sym10 0.0034 0.0024 0.0016 0.0013
Bior2.8 0.0033 0.0019 0.0013 0.0011
Bior4.4 0.0033 0.0023 0.0016 0.0013
Bior6.8 0.0032 0.0022 0.0016 0.0012
Coif2 0.0034 0.0023 0.0016 0.0012
Coif3 0.0034 0.0023 0.0016 0.0012
Coif4 0.0034 0.0024 0.0016 0.0013
Nhận xét:
Tín hiệu nhiễu càng nặng khả năng khử nhiễu tín hiệu giảm, đối với những tín
hiệu nhiễu nặng không thể tách được hệ số xấp xỉ.
Khả năng khử nhiễu của họ ‘bior’ khử nhiễu tốt hơn với các loại wavelet khác, do
kết hợp được thuận lợi của cả hai họ Daubechies (moment khử) và Battle-Lemarie (
B-spline, hàm phân tách và tái tạo khác nhau và tính đối xứng) .
4.1.7 Ước lượng nhiễu tín hiệu:
Ước lượng độ lệch chuẩn trên toàn bộ tín hiệu:
Phân tách toàn bộ tín hiệu bằng wavelet ở mức phân tách 5.
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
65
Sử dụng ước lượng thô cho vector hệ số wavelet bằng hàm median trong matlab:
6745.0/))((ˆ kdmedian j=s .
Thử với tín hiệu ECG được cấy nhiễu có SNR=5dB,10dB
Bảng 4.7
5dB 10dB
db3 0.1699 0.2880
sym6 0.1685 0.2907
bior4.4 0.1650 0.2851
Nhận xét: Độ lệch chuẩn được ước lượng trên các hệ số phân tách wavelet, với
các wavelet khác nhau thì giá tri ước lượng khác nhau, do chưa có giá trị chính xác
trên thưc tế bên không thể kết luận .
Ước lượng độ lệch chuẩn trên hệ số chi tiết:
- Sử dụng hàm wnoisest.
- Sử dụng ước lượng thô bằng hàm median.
- Thực hiện trên tín hiệu ECG có nhiễu, wavelet được sử dụng là db3
mức phân tách 3.
Bảng 4.8
Hàm Wnoisest Median
Mức 1 0.2473 0.2473
Mức 2 0.2788 0.2788
Mức 3 0.3253 0.3253
Nhận xét:
Ước lượng độ lệch chuẩn của cả hai tín hiệu có giá trị giống nhau trên từng hệ
số chi tiết của các mức phân tách.
Hàm Wnoiset chỉ ước lượng dựa trên các hệ số wavelet còn công thức ước lượng
median có thể sử dụng cho cả tín hiệu chưa phân tách và trên các hê số chi tiết của mỗi
mức .
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
66
4.2 GIẢI PHÁP GIẢM RMSE VÀ TĂNG SNR CHO TÍN HIÊU ECG ĐƯƠC
KHỬ NHIỄU:
Tác dụng khử nhiễu wavelet lên các hệ số chi tiết của các mức khai triển không
đồng đều nhau. Tham số ngưỡng nhiễu l áp dụng như nhau lên hệ số chi tiết của tất
cả các mức phân tách sẽ không cho kết quả khử nhiễu tốt nhất.
Giải pháp sử dụng tham số ngưỡng nhiễu kl. Trong đó k hệ số thay đổi theo
mức khai triển. Bằng cách lập trình hệ số k ta xác định được tham số ngưỡng nhiễu
chính xác hơn cho từng mức phân tách wavelet khác nhau.
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
67
Lưu đồ tính hệ số k cho tất cả các mức khai triển khử nhiễu wavelet như sau:
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
68
Thủ tục tính tham số ngưỡng nhiễu kl, sao cho đạt RMSE tối ưu sẽ theo lưu đồ:
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
69
Kết quả:
Sử dụng chương trình áp dung trên với từng hệ số chi tiết :
Lấy ngưỡng theo phương pháp SURE: l = 4.638
Mức 1: Hệ số k tối ưu: k=0.65
Mức 2: Hệ số k tối ưu: k=0.55
Mức 3: Hệ số k tối ưu: k=0.55
Mức 4: Hệ số k tối ưu: k=0.55
Mức 5: Hệ số k tối ưu: k=0.55
Lấy ngưỡng theo phương pháp UNIVERSAL:
UNIVERSAL l = )ln(2 kk Nd
Thực hiện trên ngưỡng toàn cục:
2s =0.2880
l =2.226
RMSE=0.0035
Thực hiện với wavelet db3, mức phân tách 5, khử nhiễu trên từng mức
Bảng 4.9
2s Ngưỡng
Mức 1 0.2473 1.9782
Mức 2 0.2788 2.0065
Mức 3 0.3235 2.0556
Mức 4 0.4552 2.316
Mức 5 0.9686 3.1625
Đặt ngưỡng trên từng mức:
RMSE = 0.3497
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
70
Hình 4.6
Nhân xét:
Các nhiễu không còn trên tín hiệu hiệu nhưng tín hiệu sau khử nhiễu bị biến
dạng so với tín hiệu gốc nên dẫn đến hệ số RMSE là khá lớn vậy chương trình chưa
đạt được kết quả tốt khi khử nhiễu trên từng mức tín hiệu.
4.3 GIẢI QUYẾT VỚI NHIỄU KHÔNG TỈ LỆ VÀ NHIỄU KHÔNG TRẮNG
Không thể sử dụng trực tiếp mô hình cơ bản. Ta có thể giải quyết với mô hình
độ lệch trong hàm khử nhiễu chính wden: sd=wden(s,tptr,sorh,scal,n,wav), sẽ trả về
phiên bản đã khử nhiễu sd của tín hiệu gốc s:
Tptr : quy tắc chọn ngưỡng rigrsure, heursure, sqtwolog, minimax
Scale: ‘mln’:mô hình cơ bản với nhiễu không trắng
‘sln’: mô hình cơ bản với nhiễu không tỉ lệ
Xử lý tái tỉ lệ ngưỡng sử dụng một dự đoán đơn của nhiều mức dựa trên các hệ
số mức 1. Các ngưỡng cần được tái tỉ lệ bằng một dự đoán theo mức của nhiễu mức,
sử dụng nhờ dự đoán levs theo từng mức. Ước lượng này được cài đặt trong M-file
wnoisest, xử lý trực tiếp cấu trúc phân tách wavelet của tín hiệu gốc.
Có thể sử dụng hàm wdencmp thực hiện đặt ngưỡng các hệ số wavelet,
wdencmp cho phép định nghĩa chiến thuật đặt ngưỡng riêng tùy mục đích
4.4 TỪ KẾT QUẢ TÍNH ĐƯỢC ÁP DỤNG VÀO TRONG THƯC TẾ:
Sử dụng 3 loại tín hiệu nhiễu:
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
71
NhieuECG1.mat
Số mẫu : 12000
NhieuECG2.mat
Số mẫu: 3945
NhieuECG3.mat
Số mẫu: 12000
Sử dụng wavelet db3 với mức phân tách 5
Kết quả:
NhieuECG1.mat :
Hình 4.7
NhieuECG2.mat
Hình 4.8
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
72
Dạng tín hiệu sau khử nhiễu có dạng tương đối giống với tín hiệu điện tim:
NhieuECG3.mat
Hình 4.9
4.7 ĐƯA RA CHƯƠNG TRÌNH XỬ LÝ TRÊN THỰC TẾ VIẾT TRÊN NỀN
GIAO DIỆN CỦA MATLAB
Chương trình được viết trên nền matlab.
Chức năng chính:
- Cho phép chọn lưa loại wavelet, mức phân tách mong muốn
- Khử nhiễu tự động dựa trên hàm wden
- Cho phép đặt ngưỡng theo giá trị mong muốn và khử nhiễu trên
nguyên tắc chon ngưỡng ‘rigrsure’
- Tính được tỉ số RMSE để đánh giá khả năng khử nhiễu tín hiệu
Giới hạn chương trình:
- Giao diện không đẹp
- Chương trình không có khả năng khử nhiễu trên từng mức
- Khó có khả năng cải tiến chất lượng
- Chưa thể hiện hết được tính ưu việt của wavelet
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
73
Hình 4.10
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
www.bme.vn