發(fā)布時(shí)間：2018-06-06 02:38

  本文選題：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理 + 胎兒心電信號(hào)　； 參考：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2015年09期

【摘要】：針對(duì)FastICA算法容易陷入局部最優(yōu),導(dǎo)致提取的胎兒心電往往含有較多噪聲的問題。本文將修正BFGS法(MBFGS)和混沌優(yōu)化算法相結(jié)合來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的牛頓迭代法,提出一種新的獨(dú)立分量分析方法,并用于胎兒心電信號(hào)的提取。分別用合成信號(hào)和臨床信號(hào)對(duì)該算法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法能提取出清晰并不含母體心電的胎兒心電信號(hào),而且算法性能更優(yōu)于FastICA。
[Abstract]:The FastICA algorithm is prone to fall into local optimum, which leads to the problem that the extracted fetal ECG often contains more noise. In this paper, a new independent component analysis (ICA) method based on modified BFGS method and chaotic optimization algorithm is proposed, which is used to extract fetal ECG signals instead of the traditional Newton iteration method. The experimental results show that the proposed algorithm can extract fetal ECG without maternal ECG clearly, and the performance of the algorithm is better than that of FastICA.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)電子信息學(xué)院;杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY14F010021) 浙江省公益性技術(shù)研究工業(yè)項(xiàng)目(2015C31085) 浙江省新苗人才計(jì)劃項(xiàng)目(2014R407056)
【分類號(hào)】：R714.5

【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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1 戚庭野;基于FastICA和小波閾值的聯(lián)合算法對(duì)瞬變電磁信號(hào)的降噪[D];太原理工大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：1984664