So với Fourier, wavelet (dùng khai triển chuỗi tín hiệu) đa dạng và phong phú hơn nhiều (Daubechies, Bior, Symlet…). Cơ sở wavelet có nhiều loại(trực giao, trực chuẩn, khung,…) . Lý thuyết toán học xây dựng trên mỗi wavelet thì phức tạp nhưng khả năng
ứng dụng thì rất cao khắc phục được nhược điểm của Fourier.
Với số bậc wavelet càng lớn thì độ ổn định của wavelet cao, tùy theo từng loại tín hiệu mà ta sử dụng từng loại wavelet.
Phương pháp đặt ngưỡng cho nhiều sự lựa chọn nhưng các hàm tính ngưỡng và ước lượng nhiễu trong hộp công cụ thì cho kết qủa tốt hơn
Cải tiến ngưỡng trên các hệ số chi tiết trên lý thuyết kết quả tốt nhưng chạy trên thực tế kết quả vẫn chưa tốt
Chương trình, các hàm, lệnh dễ sử dụng.
Nói chung khả năng của wavelet khử nhiễu trắng trên tín hiệu ECG là tương đối tốt và còn có nhiều tềm năng lớn
5.2 KẾT QUẢĐẠT ĐƯỢC
Đưa ra được lý thuyết điện tim và nhiễu điện tim
Làm sáng tỏ lý thuyết cơ sở wavelet và một phần ứng dụng của wavelet vào ECG
Đưa ra được phương pháp khử nhiễu tín hiệu bằng phương pháp đặt ngưỡng và nghiên cứu hiệu quả của nó
Cải tiến ngưỡng đặt bằng hệ số k trên các chi tiết và đánh giá hiệu quả. Viết chương trình giao diện nhỏđể khử nhiễu tín hiệu ECG.
5.3GIỚI HẠN CỦA ĐỀ TÀI
Trong khoảng thời gian có hạn nên không thể tìm hiểu hết được tất cả các đặc tính ưu việt của wavelet và các phương pháp đặt ngưỡng khác.
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
Chưa nêu lên được sự khác biệt trong khử nhiễu điện tim so với khử nhiễu các tín hiệu khác đểđưa ra được chương trình hơp lý.
Chỉ đánh giá bằng RMSE chưa có thể kết luận được chính xác các kết quả, chỉđánh giá một phần tương đối.
Chưa tìm hiểu giao diện xử lý tín hiệu trong hộp công cụ wavelet.
Sử dụng trên nền matlab, chưa có chương trình chuyển sang các dạng khác nên chưa có tính ứng dụng thực tế cao
5.4 HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Wavelet là một công cụ khá mạnh trong lĩnh vực xử lý tín hiệu, và được ứng dụng rất rộng rãi như:
Phát hiện các điểm gián đoạn và các điểm gãy loại 1. Phát hiện các điểm gián đoạn và các điểm gãy loại 2. Phát hiện sự biến chuyển trong thời gian dài.
Phát hiện sự bán tương tự. Xác định các tần số thuần. Triệt khử các tín hiệu . Khử nhiễu các hình ảnh . Nén ảnh . Nhân nhanh các ma trận lớn.
Gói wavelet là những cơ sở wavelet được tạo ra trong quá trình khai triển wavelet, có tiềm năng rất lớn nhưng vẫn còn mới chưa được quan tâm đúng mức.
Riêng trong lĩnh vực xử lý tín hiệu điện tim, công cụ wavelet còn có khả năng nhận biết được sự bất thường của tín hiệu góp phần không nhỏ trong lĩnh vực chẩn đoán các bệnh lý có liên quan.
Ta có thể nâng cao được khả năng xử lý của các wavelet bằng cách tạo ra các wavelet mới phù hợp với các yêu cầu đặt ra
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBKTP.HCM –năm 2007
Tài liệu tham khảo
(1) Th.S Nguyễn Hoàng Hải,Th.S Nguyễn Việt Anh, Ks Phạm Minh Toàn, Th.S Hà Trần Đức (2005). Công cụ phân tích wavelet và ứng dụng trong Matlab. NXB Khoa học và kĩ thuật
(2) Lê Văn Trường, HồĐăng Vương (2001). Ứng dụng wavelet cải thiện BER trong hệ thống GMS. Luận văn đại học, Đại Học Bách Khoa TP.HCM (3) Trần Đỗ Trinh, Trần Văn Đồng.(2003) Hướng dẫn đọc điện tim. NXB Y
học
(4) Adhemar Bultheel ( October 25,2002). Wavelet with applications in signal and image processing
(5) D.A. Sherman.(26 January 1998). An introduction to wavelets with electrocardiology. Harvard-MIT Division of Health Sciences and TechnologyUniversity of Oulu, Finland
(6) P.E.Tikkanen(1998)Nonlinear wavelet and wavelet packet denoising of electrocardiogram signal.
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBK TP.HCM-năm 2007 Phụ lục 1. Các họ wavelet được sử dụng • Haar • Daubechies Wavelets: dbN • Biorthogonal:
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBK TP.HCM-năm 2007
• Coiflets
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TRƯỜNG ĐHBK TP.HCM-năm 2007