脉象诊断研究：中医脉象图形数学分析法第 14 页

 
3.2.1小波变换分析法
      小波变换是一种新的变换分析方法[6]，它克服了STFT分析的缺点，是目前世界上公认的最新的时间-频率分析工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出被分析信号某些方面的特征,在很多领域中度得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。
      小波分析非常适用于对半平稳信号和具有分形结构的瞬态信号的研究，它可将非平稳信号分解成各种小波的线性组合，并且利用小波变换的特有的低通滤波特性,可使得信号噪声大大减弱,提高测量值的信噪比，是一种对客观现实提供“最优描述”的工具。
       在生物医学领域采用小波变换工具的时频分析法已取得了突破性的成果[7]，并已在实际临床中广泛应用。如在心电图（Electrocardiogram,ECG）中对P波、QRS波群的分析中应用小波分析法，解决了信号的非平稳问题，降低了信号的检测难度，为临床判断提供了可靠的重要结论。特别是通过应用WT的有效滤波去噪功能，较好的获得了通常ECG观察不到的能量集中在50－250Hz、幅度小于25µV的心室晚电位VLPs，大大的提高了ECG的谱图分辨率。在脑电图(Electroencephalogram,EEG)的分析应用中，成功地采用由Mallat提出的基于三次多项式样条小波变换方法，从背景EEG中提取出了只有几个微伏、混于噪声下的诱发信号EP，为临床诊断神经系统的紊乱情况提供了基础。
       小波分析变换还在心音（Phonocardiograms,PCGs）信号处理、胃电图（Electrogastrogram,EGG）的分析、肌电图（Electromyogram,EMG）的分析、耳声反射（Otoacoustic emissions,OAEs）、胎音信号分析、多普勒血流信号分析中得到了广泛地应用，发挥了重要的作用。

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