This communication deals with wavelet-based denoising techniques of non-stationary signals, in order to extract
informative events. The practical application concerns physiological bowel sounds processing, with a view to medical
diagnosis and monitoring. This work continues and develops a recent publication placed in the same framework
[14].
The method for separating the stationary part from the non-stationary part of a signal presented by Hadjileontiadis
et al. [15, 14] stems from a denoising algorithm introduced by Coifman and Wickerhauser [6, 7]. This method
involves two user-tuned parameters. We propose a novel version of this algorithm, based on a fixed-point interpretation.
This modification allows to eliminate one of the parameters and to determine an inferior limit for the
second, depending on the probability distribution of the wavelet coefficients. This revisited version also improves
significantly the computational efficiency. We present the results and compare them with other denoising algorithms,
both on simulated signals and on real bowel sounds.Ce travail traite du débruitage par ondelettes de signaux non-stationnaires, afin d'extraire les événements informatifs. Le cadre applicatif retenu est le traitement de sons physiologiques abdominaux, dans un but de surveillance et de diagnostic. Ce travail reprend une étude récente située dans le même cadre [14]. La méthode itérative de séparation des parties stationnaire et non-stationnaire (transitoire) d'un signal présentée par Hadjileontiadis et al. [15,14] est une adaptation au traitement des sons physiologiques de l'algorithme de débruitage initialement décrit par Coifman et Wickerhauser [6, 7]. Cette méthode exige le réglage de deux paramètres. Nous proposons une nouvelle version de l'algorithme de Hadjileontiadis et al., basée sur une interprétation de type point fixe. Cette modification nous permet de supprimer un des paramètres de réglage et de fournir une borne inférieure du second en fonction de la distribution de probabilité des coefficients d'ondelette. Cette version revisitée de l'algorithme permet également une réduction très nette du temps de calcul. Nous présentons et comparons avec d'autres algorithmes de débruitage, les résultats du traitement de signaux simulés mais également de signaux réels qui nous intéressent plus particulièrement, à savoir les sons physiologiques abdominaux
