基于雙樹復小波變換的微弱生物醫(yī)學信號處理及其應用研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩66頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、生物醫(yī)學信號一般都是被強噪聲淹沒的低頻微弱非平穩(wěn)信號,它們對研究人體生理狀態(tài)和臨床診斷具有重要價值,且其處理方法都是以數(shù)字信號處理方法為基礎的。生物醫(yī)學信號處理如干擾噪聲的濾除、特征信息的提取能力等決定著這些信號是否真正為人們所用。到目前為止,已有多種以傅里葉變換為基礎的時頻分析被應用于提取微弱生物醫(yī)學信號中對科學研究和臨床診斷有價值的特征信息。
　　以傅里葉變換為基礎的小波變換,沿用了短時傅里葉變換的時頻局域化思想,同時又改善了

2、時間窗不隨頻率變化的局限性,成為繼傅里葉變換以來在工程領域上新的里程碑,被譽為信號分析的“數(shù)學顯微鏡”。盡管離散小波變換因為其時頻分析和多分辨率分析能力而被廣泛使用,但它仍有幾方面不足,如信號變換有平移敏感性、頻率混疊現(xiàn)象、方向選擇性少等。在信號處理過程中,這些缺點導致信號細節(jié)信息丟失或結果不精確等后果。
　　針對傳統(tǒng)離散小波變換的不足,論文提出了一種基于雙樹復小波變換的微弱生物醫(yī)學信號處理方法。雙樹復小波變換特有的平移不變性、抗

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論