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基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法
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基于EMD自相关的表面肌电信号消噪方法
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基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法
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基于EEMD 和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法*
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基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法* (2012年)
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为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD),然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值消噪处理,最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加,重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明,该方法融合了二代小波与EEMD的优点,能更好的消除噪
基于非线性特征的表面肌电信号模式识别方法
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基于EMD-ICA的心冲击信号降噪研究
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基于EMD-ICA的心冲击信号降噪研究 ,姜星,耿读艳,心冲击(BCG)信号是反映心脏机械运动的生理信号,能实现无束缚采集测量。但BCG信号微弱,易受干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了�
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基于EMD分解的表面肌电信号动作模式识别 (2008年)
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从非平稳非线性的角度出发,将经验模式分解方法与最大李雅普诺夫指数相结合,对前臂运动时的表面肌电信号进行分析研究,并取得了很好的动作识别效果,研究结果表明该方法可为提高动作表面肌电信号的识别率提供一种新...
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基于EMD方法的心电信号带内噪声滤除 (2014年)
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为解决心电信号去噪过程中有用信号被削减的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)滤除心电信号带内噪声的方法.该方法用EMD方法处理含噪分量,保持有用信号的功率基本不变,大大消弱噪声的功率,达到去噪目的.实验表明:与传统EMD阈值滤波相比,该方法在滤除噪声的同时能保留真实信号的完整性,证实了该算法对低信噪比微弱信号带内噪声滤除的有效性.
基于神经网络的表面肌电信号分类方法研究
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matlab_心电信号的各种滤波方法,IIR,FIR,空域相关,软硬阈值,基于IIR的自适应滤波等
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针对传统降噪方法处理激发极化法(激电法)测量数据的效果不理想的问题,对经验模态分解方法...利用仿真信号和实际数据对该方法进行实验,对比普通滤波方法和小波阈值算法,结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。
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基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法
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基于经验模式分解与独立分量分析的心电信号消噪方法
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:针对小波独立分量分析法(W-ICA)在心电信号消噪中小波变换缺乏自适应性,且较难选取最优小波基的问题,提出了 一种将经验模式分解与独立分量分析相结合的小波独立分量分析法。该方法结合经验模式分解与独立分量分析...
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基于EMD的海上起重机大型变速器齿轮表面热损伤声发射监测方法
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