脈搏信號具有非線性非平穩(wěn)的特性,在采集時易受外界噪聲的干擾,會嚴(yán)重影響后續(xù)的結(jié)果分析,故提出了一種基于共生生物搜索算法改進(jìn)的匹配追蹤算法,用于對脈搏信號進(jìn)行去噪的分析。首先借助共生生物搜索算法對匹配追蹤的內(nèi)積計算進(jìn)行優(yōu)化,然后再將其用于脈搏信號的稀疏去噪,并在算法的執(zhí)行時間上與其它匹配追蹤算法進(jìn)行了比較。結(jié)果分析表明改進(jìn)后的匹配追蹤算法不僅有效地去除了脈搏信號中包含的噪聲,而且保證了算法的執(zhí)行效率。 

【文章來源】：電子設(shè)計工程. 2020,28(15)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

仿真的含噪信號

仿真的原始信號

圖2 仿真的含噪信號其中，x(i)是原始純凈的信號，xˉ(i)是去噪后的信號，N代表了信號的長度。信噪比的值越大，說明該信號中噪聲所占的比例越小，去噪效果越好。而均方根誤差越小，說明信號的失真越小。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于小波分析的脈搏波信號去噪[J]. 徐潔,付強(qiáng).  計算機(jī)仿真. 2012(09)
[2]基于改進(jìn)EMD的腦電信號去噪方法[J]. 朱曉軍,呂士欽,余雪麗,樊劉娟.  計算機(jī)工程. 2012(01)



本文編號：3431796