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


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

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


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