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27、各生理信号小波包消噪
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将脉搏信号序列MB2917_r、收缩压信号序列GY2917_r、舒张压信号序列DY2917_r、均压信号序列JY2917_r、差压信号序列CY2917_r分别导入小波分析GUI工具，以与前篇体温信号序列TW4860_r消噪相同的方式、参数进行消噪。发现各消噪信号与原信号的相似度（模数比、标准差比、平均绝对差比）基本上都略小于0.9，较TW4860_r消噪的相似度明显为小。因此将阈值都改为低惩罚阈值penalize low，以提高其相似度。以下是各信号消噪过程截图。
（一）脉搏信号序列MB2917_r：
图27-1 MB2917_r用sym5小波作6层小波包分解截图
图27-2 MB2917_r用低惩罚阈值penalize low消噪
图27-3 MB2917_r消噪残差
图27-4 MB2917_r消噪信号(黑)与原信号(红)时域局部放大波形对比
将消噪信号导出，记为MBpsy5den_low。
normr=norm(MBpsy5den_low)/norm(MB2917_r)%模数比
stdr=std(MBpsy5den_low)/std(MB2917_r)%标准差比
madr=mad(MBpsy5den_low)/mad(MB2917_r)%平均绝对差比
smnr=smn(MBpsy5den_low)/smn(MB2917_r)%光滑度比
运行，得：
normr =
0.8969
stdr =
0.8969
madr =
0.8897
smnr =
1.9992
跟前篇TW4860_r消噪比起来，相似度normr、stdr、madr下降了，但光滑度比smnr也下降了。
将阈值改为中度惩罚阈值penalize medium消噪，导出消噪信号，记为MBpsy5den_med。
normr_med=norm(MBpsy5den_med)/norm(MB2917_r)%模数比
stdr_med=std(MBpsy5den_med)/std(MB2917_r)%标准差比
madr_med=mad(MBpsy5den_med)/mad(MB2917_r)%平均绝对差比
smnr_med=smn(MBpsy5den_med)/smn(MB2917_r)%光滑度比
运行，得：
normr_med =
0.8815
stdr_med =
0.8814
madr_med =
0.8731
smnr_med =
2.3035
跟上面低惩罚阈值penalize low消噪比起来，相似度normr、stdr、madr下降了，但光滑度比smnr提高了。所以“相似度提高则光滑度降低，光滑度提高则相似度降低”只能用在同一信号不同消噪方式之间，不能在不同的信号消噪时进行绝对的比较。
完全相同的消噪方式、参数设置，不同的信号，其消噪相似度、光滑度改变比例为什么会不一样？这个肯定跟信号本身的属性、结构有关了。
下面各图仍是低惩罚阈值penalize low消噪记录：
图27-5 MB2917_r(蓝)消噪信号(紫)残差(黄)功率谱对比
（二）收缩压信号序列GY2917_r：
图27-6 GY2917_r用sym5小波作6层小波包分解截图
图27-7 GY2917_r用低惩罚阈值penalize low消噪
图27-8 GY2917_r消噪残差
图27-9 GY2917_r消噪信号(黑)与原信号(红)时域局部放大波形对比
将消噪信号导出，记为GYpsy5den_low。
normr=norm(GYpsy5den_low)/norm(GY2917_r)%模数比
stdr=std(GYpsy5den_low)/std(GY2917_r)%标准差比
madr=mad(GYpsy5den_low)/mad(GY2917_r)%平均绝对差比
smnr=smn(GYpsy5den_low)/smn(GY2917_r)%光滑度比
运行，得：
normr =
0.9041
stdr =
0.9037
madr =
0.8942
smnr =
2.5718
图27-10 GY2917_r(蓝)消噪信号(紫)残差(黄)功率谱对比
（三）舒张压信号序列DY2917_r：
图27-11 DY2917_r用sym5小波作6层小波包分解截图
图27-12 DY2917_r用低惩罚阈值penalize low消噪
图27-13 DY2917_r消噪残差
图27-14 DY2917_r消噪信号(黑)与原信号(红)时域局部放大波形对比
将消噪信号导出，记为DYpsy5den_low。
normr=norm(DYpsy5den_low)/norm(DY2917_r)%模数比
stdr=std(DYpsy5den_low)/std(DY2917_r)%标准差比
madr=mad(DYpsy5den_low)/mad(DY2917_r)%平均绝对差比
smnr=smn(DYpsy5den_low)/smn(DY2917_r)%光滑度比
运行，得：
normr =
0.9256
stdr =
0.9255
madr =
0.9175
smnr =
3.0569
图27-15 DY2917_r(蓝)消噪信号(紫)残差(黄)功率谱对比
（四）均压信号序列JY2917_r：
图27-16 JY2917_r用sym5小波作6层小波包分解截图
图27-17 JY2917_r用低惩罚阈值penalize low消噪
图27-18 JY2917_r消噪残差
图27-19 JY2917_r消噪信号(黑)与原信号(红)时域局部放大波形对比
将消噪信号导出，记为JYpsy5den_low。
normr=norm(JYpsy5den_low)/norm(JY2917_r)%模数比
stdr=std(JYpsy5den_low)/std(JY2917_r)%标准差比
madr=mad(JYpsy5den_low)/mad(JY2917_r)%平均绝对差比
smnr=smn(JYpsy5den_low)/smn(JY2917_r)%光滑度比
运行，得：
normr =
0.8816
stdr =
0.8815
madr =
0.8738
smnr =
2.2232
图27-20 JY2917_r(蓝)消噪信号(紫)残差(黄)功率谱对比
（五）差压信号序列CY2917_r：
图27-21 CY2917_r用sym5小波作6层小波包分解截图
图27-22 CY2917_r用低惩罚阈值penalize low消噪
图27-23 CY2917_r消噪残差
图27-24 CY2917_r消噪信号(黑)与原信号(红)时域局部放大波形对比
将消噪信号导出，记为CYpsy5den_low。
normr=norm(CYpsy5den_low)/norm(CY2917_r)%模数比
stdr=std(CYpsy5den_low)/std(CY2917_r)%标准差比
madr=mad(CYpsy5den_low)/mad(CY2917_r)%平均绝对差比
smnr=smn(CYpsy5den_low)/smn(CY2917_r)%光滑度比
运行，得：
normr =
0.9079
stdr =
0.9079
madr =
0.8963
smnr =
2.4868
图27-25 CY2917_r(蓝)消噪信号(紫)残差(黄)功率谱对比
附：用小波消噪GUI工具需知道的英语单词：
sorted排序
absolute values绝对值
colored有色
terminal nodes叶子节点
styles方式
export输出
entropy熵
action作用，行为
label标签
current当前
minimaxi最小极大方差
regression回归
estimation估计
density密度
structure结构
value值
int.诠释。
superimpose叠加
scroll滚动
decomposition分解
reconstructed重建
detail细节
approximation近似
synthesized合成
propagate传播传递
medium中等
penalize惩罚
heuristic启发式
rigorous严格
sure确定
fixed固定
form形式
interval间隔
delimiters分隔符
dependent依赖
threshold阈值
settings设置
residuals残差
range范围
absolute绝对
standard标准
deviation偏差
median中位数
scaled缩放
reconstruct重建
split分割
merge合并
visualize想像
node节点
action行动
initial初始
terminal终端
depth深度
Invalid无效
value值
bins垃圾箱
detail细节
approximation近似
show显示
synthesize综合
fractional分数
brownian布朗
generation代
generate产生
balance平衡
sparsity稀疏
norm规范，模数
de-noise消噪
histograms直方图
continuous连续
complex复杂
coefficients系数
number of zeros in零数
retained energy in保留的能量需要
global全局
compress/compression压缩
original原
analyze分析
extension延期
specialized专门
multiple多
multivariate多元
denoising去噪
multiscale多尺度
separate分开
（本文首发于：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ad0d3de01013jt0.html
首发时间：2012-03-05 22:59:36）
https://wap.sciencenet.cn/blog-825323-637608.html
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