【问题标题】:Removing baseline signal using wavelet transform使用小波变换去除基线信号
【发布时间】:2017-07-04 14:11:21
【问题描述】:

我有一个接收到的信号电平数据,如下所示:

从这个信号中,我想只从信号中分离出峰值。例如,我们可以看到信号电平从时间步 47 开始恶化,并在 53 期间变得更糟。我想将其与原始信号分开。我想知道小波变换是否可以解决我的问题。如果您有其他更好的算法来解决此问题,请分享您的想法。

非常感谢您对此提出的建议。

【问题讨论】:

    标签: algorithm time-series signal-processing data-processing


    【解决方案1】:

    您可以肯定地使用小波,尽管我不确定是否有必要。如果您只是想确定这两个峰值出现的时间点,那么它们对于直接识别来说是非常不同的。如果您想要更清晰的分离,您可以将信号通过小波滤波器,识别时间和频率的峰值,定义幅度分离的阈值(但由于它们后面还有其他峰值,肯定会有一些混合) ,最后进行逆变换得到滤波后的信号。

    【讨论】:

    • 感谢@Melanie Kan,我正在尝试检查此方法是否提供了改进的结果。以前有一些文献他们尝试过仅使用线性旁路过滤器,这已经改善了结果,所以我希望这将有助于获得更好的结果。
    • 任何人都知道如何在 Python 中实现这一点以删除基线...
    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 2021-10-01
    • 1970-01-01
    • 2016-02-18
    • 2018-11-17
    • 1970-01-01
    • 2020-11-28
    • 2015-11-17
    • 2012-10-22
    相关资源
    最近更新 更多