脉搏波信号降噪和特征点识别研究
对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中,然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响,使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声,因此降噪处理显得尤为必要。同时,脉搏波中含有人体生理病理信息,不同的人将表现为不同的特征,可以...
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对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中,然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响,使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声,因此降噪处理显得尤为必要。同时,脉搏波中含有人体生理病理信息,不同的人将表现为不同的特征,可以...
针对目前成品锁相放大器价格昂贵且体积大,传统窄带滤波法性能和灵活性差的特点,设计了基于锁相放大器原理的微弱信号检测电路。本电路采用单片机作为激励信号和参考信号的发生器,利用带关断引脚的运放实现相敏检波器,整个电路仅使用了5个运算放大器和一些...
为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号,提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础,首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解,然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真,结果表明...
随着对IEEE1641标准研究的逐渐深入,信号的构建成为了研究重点。对信号模型进行同步和门控控制,可以影响到TSF(测试信号框架)模型的输出,从而达到控制信号的目的,使测试需求更加完善以及测试过程更加精确。...
总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取...