html> Численное дифференцирование биомедицинских сигналов с помощью вейвлет-преобразования. Аннотация.
   "ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ" ISSN 1684-1719, N 2, 2017

оглавление              текст:   pdf   

УДК 519.653

Численное дифференцирование биомедицинских сигналов с помощью вейвлет-преобразования


Б. З. Гармаев, В. В. Бороноев

Институт физического материаловедения СО РАН, 670047, г. Улан-Удэ, ул. Сахьяновой 6


Статья поступила в редакцию 7 февраля 2017 г.


Аннотация. Предложен метод численного дифференцирования биомедицинских сигналов с помощью вейвлет-преобразования. Простота метода дифференцирования позволяет значительно уменьшить количество вычислений, что делает метод применимым для анализа длинных реализаций исследуемых сигналов. Проведен анализ возможностей метода в сравнении с известными методами.

Ключевые слова: численное дифференцирование, вейвлет-преобразование, регуляризация, вейвлет Хаара.

Abstract. The paper shows the method of numerical differentiation of noisy biomedical signals based on wavelet transform with Haar wavelet. The main feature of this method is that for differentiation it is not necessary to calculate an inverse wavelet transform. It significantly reduces the computational cost. It allows using this method for the analysis of long-term signals and real-time analysis. For differentiation we use the wavelet coefficients at certain scales, multiplied by the factor and divided by the sampling rate. The factor is calculated for each scale separately for the least value of the difference between wavelet coefficients and the true derivative. Next, we search scale with the smallest difference between the calculated and the true derivative. The selection of these parameters is the regularization of wavelet differentiation. For biomedical signals, which are taken from one place with the use of one instrument, it is necessary to search these parameters only once, and further, it is possible to recover the derivative using the found factor and scale. The simplicity of the method and the regularization allows to implement the algorithm in hardware of medical devices. The accuracy of this method was compared with accuracy of known methods for two characteristic signals. The accuracy of this method is comparable to the accuracy of standard wavelet differentiation. Standard wavelet differentiation requires about three times more computing, because it requires calculation of inverse wavelet transform. Thus, this simplification of the algorithm of wavelet differentiation did not decrease the accuracy of the derivative reconstruction.

Key words: numerical differentiation, wavelet transform, regularization, Haar wavelet.

Ссылка на статью:

Б.З.Гармаев, В.В.Бороноев. Численное дифференцирование биомедицинских сигналов с помощью вейвлет-преобразования. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2017. №2. Режим доступа: