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【中文期刊】 宋婷 舒智林 等 《传感技术学报》 2023年36卷10期 1584-1592页
【摘要】 脑电信号和眼电信号存在频谱混叠,目前的单通道脑电信号中眼电伪迹去除方法容易造成脑电信号失真.提出一种基于经验小波变换(EWT)和改进的自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)的单通道脑电信号眼电伪迹去除算法.首先使用EWT将单通道脑电...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 秦喜文 吕思奇 等 《中国生物医学工程学报》 2018年37卷6期 665-672页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 癫痫脑电信号的自动监测与分类在临床医学上具有重要意义.针对脑电信号的非平稳特点,提出一种基于整体经验模态分解和随机森林相结合的脑电信号分类方法.选取波恩大学脑电信号数据集中癫痫发作间期和发作期的200个单通道信号,共819 400个数据作为...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 朱伟芳 赵鹤鸣 等 《中国生物医学工程学报》 2010年29卷3期 358-362,372页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 提出一种新的有效结合经验模态分解(EMD)和Hilbert变换的QRS综合波检测算法.采用EMD将心电信号分解成一系列内蕴模式分量(IMFs),舍去对应于高频噪声的IMF1和IMF2,舍去对应于低频噪声的最后两个IMFs和趋势项,能有效地抑...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 许瑞庆 行鸿彦 《中国组织工程研究与临床康复》 2008年12卷4期 671-674页ISTICPKUCA
【摘要】 在分析Hilbert-Huang变换算法的基础上,利用此变换对脉搏信号进行了分析,通过经验模态分解把脉搏信号分解为一系列固有模态函数,并分析了各固有模态的频率特征,对各模态的生物学意义进行了描述.对固有模态函数进行Hilbert变换建立了脉...
【关键词】 脉搏信号；经验模态分解；Hilbert-Huang 变换；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张榆锋 丁坤 等 《中国生物医学工程学报》 2007年26卷5期 641-646页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 本研究提出利用经验模式分解(EMD)算法分解混叠有管壁成分的超声多普勒血流信号来实现管壁搏动和血流信号的分离.该方法首先将混叠有管壁搏动的超声多普勒血流信号分解为少量有限的分量,即内模函数(IMFs),然后根据管壁搏动信号与血流信号的功率比...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李强 杨基海 等 《中国生物医学工程学报》 2006年25卷4期 404-410页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 根据表面肌电信号(SEMG)形成的生理学特性,采用一种基于卷积混合过程的盲源分离技术来分析隐含在SEMG信号中的运动单位动作电位信息,利用仿真的SEMG信号对这种算法的分解性能进行实验研究,并与采用瞬时混合过程的独立分量分析(ICA)算法的...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 隋文涛 崔善政 等 《生物医学工程研究》 2019年38卷2期 151-155页ISTIC
【摘要】 为了解决含噪心电信号QRS波的提取问题,本研究提出了一种基于变分模态分解(variation mode decomposition,VMD)的心电信号QRS波群检测和定位的方法.首先确定合适的分解层数,利用变分模态分解将心电信号分解为一系列...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韩庆阳 李丙玉 等 《中国医疗器械杂志》 2014年1期 19-22页MEDLINEISTIC
【摘要】 该文提出一种在经验模式分解的过程中结合小波变换的方法，来消除呼吸基线漂移的影响。首先通过经验模态分解将脉搏波信号分解为若干内在模式分量，并判断出含有呼吸基线漂移信息的分量，再利用小波变换将这些分量分解，将代表呼吸基线漂移的小波细节置零，信号...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 雷培源 杨基海 等 《生物医学工程研究》 2010年29卷2期 84-89,105页ISTIC
【摘要】 为了提高表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)分解的准确率,我们利用空间相邻两通道sEMG信号的信息,采用联合低频小波分解系数作为运动单位动作电位(motor unit action potential...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李强 杨基海 等 《航天医学与医学工程》 2007年14卷2期 120-125页MEDLINEISTICCA
【摘要】 目的 探讨表面肌电信号(sEMG)的分解问题,以检测神经肌肉系统的运动单位发放的信息.方法 采用二阶非平稳源分离(SEONS)算法以及FastICA方法对肌肉轻度收缩情况(10% MVC)的sEMG进行分解研究,并对分离信号中的运动单位动作...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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