研究目的
采用小波去噪技术替代传统贝塞尔滤波，在保留时间信号特征的同时提高高带宽纳米孔和离子通道电导记录的信噪比（SNR）。
研究成果
与贝塞尔滤波器相比，小波去噪能显著提升高带宽纳米孔和离子通道记录的信噪比，在保留时间特征的同时将噪声降低四倍以上。这使得更优的统计分析和动力学洞察成为可能，在疾病研究和分析物检测中具有潜在应用价值。
研究不足
小波去噪假设细节系数的振幅呈高斯分布，但强噪声成分（如电磁干扰）可能违背这一假设，需通过屏蔽手段进行抑制。该技术的性能取决于信号振幅相对于噪声的水平，且硬阈值处理可能引入伪影（例如离子通道数据中的向上尖峰）。计算复杂度以及需要纯净噪声数据进行阈值提取也是其局限性。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用小波去噪技术，具体使用双正交1.5小波的平稳小波变换（SWT）、层级自适应阈值（LDT）以及garrote或硬阈值方案，并与标准四阶贝塞尔滤波器对模拟和实验数据的去噪效果进行对比。
2：5小波的平稳小波变换（SWT）、层级自适应阈值（LDT）以及garrote或硬阈值方案，并与标准四阶贝塞尔滤波器对模拟和实验数据的去噪效果进行对比。 样本选择与数据来源：
2. 样本选择与数据来源：包含添加白噪声或f2噪声的理想化脉冲模拟数据，以及来自高带宽CMOS集成记录的实验数据——包括固态纳米孔（测量3M KCl中90个核苷酸单链DNA的跨膜过程）和离子通道（悬浮脂质双层中1mM ATP与40μM Ca2?条件下的1型ryanodine受体RyR1）。
3：实验设备与材料清单：
集成CMOS跨阻放大器、玻璃钝化超薄纳米孔、悬浮脂质双层、SU-8微井、40MSPS采样率的采集系统、贝塞尔滤波器，以及用于信号处理的Python和PyWavelets模块。
4：实验流程与操作步骤：
以40MSPS速率采集数据，应用硬件贝塞尔滤波器，通过软件滤波或小波去噪（步骤包括小波基选择、分解层级确定、阈值计算、阈值处理及逆变换），并分析信噪比与时间特征。
5：数据分析方法：
计算基线噪声水平、信噪比提升幅度、驻留时间（半高全宽）、振幅直方图，以及对多次模拟或事件进行统计平均。
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CMOS integrated circuits
Used for high-bandwidth conductance recordings in nanopore and ion channel measurements, providing integrated amplification and signal processing.
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PyWavelets module
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