[发明专利]一种基于小波变换的昆虫刺吸电位（EPG）信号去噪方法在审
| 申请号： | 201710927831.7 | 申请日： | 2017-10-06 |
| 公开（公告）号： | CN109636729A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 吴莉莉;邢玉清;林爱英;潘建斌;闫凤鸣;卢少华 | 申请（专利权）人： | 河南农业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450002*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 电位 高频系数 小波变换 小波分解 信号去噪 昆虫 低频系数 放大电路 工频干扰 后续分析 基线漂移 昆虫运动 内部噪声 小波系数 阈值量化 有效地 去噪 伪迹 小波 置零 重构 去除 分解 改进 保证 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于小波变换的昆虫刺吸电位(EPG)信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对EPG信号进行小波分解；
(2)对小波分解的个别层高频系数和低频系数进行处理，去除工频干扰和基线漂移；
(3)对小波分解的个别层高频系数进行阈值量化处理，去除放大电路内部噪声和昆虫运动伪迹干扰(可视为白噪声)；
(4)用处理之后的小波系数对信号进行重构，得到去噪后的信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，EPG信号的小波分解采用coif4小波基函数，6层分解。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(2)中，把小波分解的第1层的高频系数置零，去掉工频干扰；把第6层的低频系数置零，去掉基线漂移。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤(3)中，对小波分解第2～5层的高频系数，先在Stein无偏风险估计准则下获得阈值，再利用改进阈值量化方法对这几层的系数进行阈值量化，去除白噪声。
改进阈值的量化公式为
其中为阈值处理后的小波系数，ω为小波系数，λ为阈值，I(·)是单位函数，sgn(·)是符号函数，α为调节参数。当α→0为软阈值函数，当α→∞时为硬阈值函数，根据不同的去噪目的调节α值，可得到最佳去噪效果。
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