本文選題：心電信號(hào) + 調(diào)Q小波變換　； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年S2期

【摘要】：與傳統(tǒng)的基于頻域劃分信號(hào)分解方法不同,提出了一種基于品質(zhì)因數(shù)的自適應(yīng)信號(hào)分解方法。利用調(diào)Q小波變換自適應(yīng)生成品質(zhì)因數(shù)不同的小波函數(shù)作為信號(hào)分解的基函數(shù),利用Mallat塔式算法將復(fù)合信號(hào)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(hào)的特征量提取。相比于小波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等方法,該方法可以有效地去除信號(hào)中的噪聲及干擾,分離頻譜混疊且振蕩形式不同的信號(hào)。通過數(shù)值仿真和實(shí)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(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61271115)資助
【分類號(hào)】：TN911.7;O174.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1983468