[发明专利]基于相关性分析与经验模态分解的超声信号去噪方法无效
| 申请号： | 201010131911.X | 申请日： | 2010-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN101822548A | 公开（公告）日： | 2010-09-08 |
| 发明（设计）人： | 孙明健;马立勇;冯乃章;沈毅;张威 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学(威海) |
| 主分类号： | A61B8/00 | 分类号： | A61B8/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 264209*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于相关性分析与经验模态分解的超声信号去噪方法。首先在超声空采集状态下对纯噪声的能量曲线进行拟合，得到噪声随TGC增益变化的趋势曲线Alpha；然后将正常采集到的连续两帧的超声回波信号分成两部分，一部分为回波信号与Alpha曲线的点乘，称为主噪声信号，另一部分为回波信号与前一部分的差值，称为主有用信号；对主噪声部分进行EMD分解，求取第一个IMF分量的能量比作为两帧信号的加权系数，再进行对应IMF分量的相关性分析后进行阈值处理；最后将主噪声部分和主信号部分进行加权重构后得到去噪后的信号。本发明具有自适应的信号分解和降噪能力，大大提高了超声信号的信噪比，取得了很好的去噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相关性 分析 经验 分解 超声 信号 方法 | ||
【主权项】：
一种基于相关性分析与经验模态分解的超声信号去噪方法，其特征在于包括如下步骤：(1)在超声空采集状态下对纯噪声的能量曲线进行拟合，得到噪声随TGC增益变化的趋势曲线Alpha；(2)将正常采集到的连续两帧的超声回波信号分成两部分，一部分为回波信号与Alpha曲线的点乘，称为主噪声信号，另一部分为回波信号与前一部分的差值，称为主有用信号；(3)对主噪声部分进行EMD分解，求取第一个IMF分量的能量比作为两帧信号的加权系数，再进行对应IMF分量的相关性分析后进行阈值处理；(4)将主噪声部分和主信号部分进行加权重构后得到去噪后的信号。
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