本文選題：心電信號 + 調Q小波變換��； 參考：《計算機科學》2014年S2期

【摘要】：與傳統(tǒng)的基于頻域劃分信號分解方法不同,提出了一種基于品質因數的自適應信號分解方法。利用調Q小波變換自適應生成品質因數不同的小波函數作為信號分解的基函數,利用Mallat塔式算法將復合信號分解為具有持續(xù)振蕩特性的高共振分量和具有瞬態(tài)沖擊特性的低共振分量,并將其用于心電信號的特征量提取。相比于小波分析、經驗模態(tài)分解等方法,該方法可以有效地去除信號中的噪聲及干擾,分離頻譜混疊且振蕩形式不同的信號。通過數值仿真和實例分析證明了該算法的優(yōu)越性。
[Abstract]:An adaptive signal decomposition method based on quality factor is proposed, which is different from the traditional signal decomposition method based on frequency domain partitioning. Q-switched wavelet transform is used to generate wavelet function with different quality factors as the basis function of signal decomposition. The composite signal is decomposed into high resonance component with continuous oscillation and low resonance component with transient shock by using Mallat tower algorithm, and it is used to extract the characteristic quantity of ECG signal. Compared with the methods of wavelet analysis and empirical mode decomposition, this method can effectively remove the noise and interference in the signal and separate the signals with different oscillation forms. The superiority of the algorithm is proved by numerical simulation and example analysis.
【作者單位】： 東北電力大學信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61271115)資助
【分類號】：TN911.7;O174.2

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1983468