表2 几种算法去噪效果的比较
Table 2 The denoising effects of several algorithms
| Denoising Algorithm | Mean- filtering | Median- filtering | Bandpass filtering | Multiresolution |
| effects | 0.8 dB | 1.9 dB | 2.5 dB | 6.2 dB |
5 讨论和结论 实验表明，皮肤打磨，则由皮肤形成的漂移噪声会下降。但由于皮肤打磨会给患 者带来痛苦，且打磨的标准不易确定，若打磨不当会引起皮肤感染，故打磨皮肤的方法尚未 在临床上广泛应用；另外，我们发现去除餐期的监测信号可改善分析效果，这是因为在进餐 和餐后时段，由于吞咽等影响，使食道粘膜电位发生一定变化，如饮水后可能产生食道pH降 低的伪差，而去除餐期则消除了这些影响，但因为餐期不好定义，且对餐期的去除影响到一 些有意义的统计量(如食道pH均值)，故实现起来有一定的限制。上述讨论也说明了对食道动 态pH监测信号在信号处理角度上进行去噪的必要性。
因为监测信号中各波形片段的频带比较集中，要求多分辨分析的频域分辨率高，我们对同阶 的基于多项式样条函数、基于B样条函数和具有有限支集等三种常用小波基函数(基函数的构 造方法由文献［3～5］给出)的频率特性进行分析，结果表明基于多项式样条的小 波基函数具有最好的频域分辨率，同时该小波基函数是规范、直交的，具有对称支集特性 。但由它生成的滤器h(n)具有无限脉冲响应，必须将其截取为有限项，且截取项数过多或过 少均会导致重构信号的失真增大，计算表明截取前12项(见表3)的效果比较好。另外，我们 的 分析表明多项式样条函数的阶数对多分辨分析的频域分辨率影响不太大(见表4)，为简单计 算，我们选择三阶的多项式样条函数。
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