针对心磁信号工频及背景噪声干扰问题,提出了广义S变换奇异值分解(singular value decomposition,SVD)滤波方法.在离散S变换基础上,导出了广义矩阵S变换和逆变换公式.通过对采样信号进行广义S变换,调节时频分辨率,利用SVD分解方法确定...针对心磁信号工频及背景噪声干扰问题,提出了广义S变换奇异值分解(singular value decomposition,SVD)滤波方法.在离散S变换基础上,导出了广义矩阵S变换和逆变换公式.通过对采样信号进行广义S变换,调节时频分辨率,利用SVD分解方法确定有效心磁信号区域,实现自适应时频滤波.实验结果表明,该方法能有效滤除工频及背景噪声干扰,且在较少奇异值个数情况下可获得更好的滤波性能.展开更多
与心电图相比较,心磁检测具有无需电极,对某些局部心肌电流高度敏感,可以用于早期心脏疾病的诊断。但心脏磁场信号在检测过程中会被噪声所污染,使得信号本身的可辨识性降低,因此需要对该信号进行降噪处理。在单通道信号采集系统无噪声...与心电图相比较,心磁检测具有无需电极,对某些局部心肌电流高度敏感,可以用于早期心脏疾病的诊断。但心脏磁场信号在检测过程中会被噪声所污染,使得信号本身的可辨识性降低,因此需要对该信号进行降噪处理。在单通道信号采集系统无噪声参考输入端的情况下采用自适应滤波方法,需要对待处理信号进行线性预测,本文提出的改进LMS(Least Mean Square)算法的自适应预测滤波器,无需噪声参考信号即可对心磁信号进行滤波,通过三种不同噪声的滤波仿真结果可见,采用自适应预测滤波器处理后明显提高了信噪比,具有一定的学术意义和实用价值。展开更多
采用矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的方法,对高温射频超导量子干涉仪(HTc rf-SQUID)采集到的单通道心磁信号进行处理.证明了对于近似周期性的心磁信号,在无参考噪声的情况下矩阵奇异值分解的方法与自适应窄带陷波...采用矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的方法,对高温射频超导量子干涉仪(HTc rf-SQUID)采集到的单通道心磁信号进行处理.证明了对于近似周期性的心磁信号,在无参考噪声的情况下矩阵奇异值分解的方法与自适应窄带陷波相结合有较好的消除广谱噪声的效果.展开更多
文摘针对心磁信号工频及背景噪声干扰问题,提出了广义S变换奇异值分解(singular value decomposition,SVD)滤波方法.在离散S变换基础上,导出了广义矩阵S变换和逆变换公式.通过对采样信号进行广义S变换,调节时频分辨率,利用SVD分解方法确定有效心磁信号区域,实现自适应时频滤波.实验结果表明,该方法能有效滤除工频及背景噪声干扰,且在较少奇异值个数情况下可获得更好的滤波性能.
文摘与心电图相比较,心磁检测具有无需电极,对某些局部心肌电流高度敏感,可以用于早期心脏疾病的诊断。但心脏磁场信号在检测过程中会被噪声所污染,使得信号本身的可辨识性降低,因此需要对该信号进行降噪处理。在单通道信号采集系统无噪声参考输入端的情况下采用自适应滤波方法,需要对待处理信号进行线性预测,本文提出的改进LMS(Least Mean Square)算法的自适应预测滤波器,无需噪声参考信号即可对心磁信号进行滤波,通过三种不同噪声的滤波仿真结果可见,采用自适应预测滤波器处理后明显提高了信噪比,具有一定的学术意义和实用价值。
文摘采用矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的方法,对高温射频超导量子干涉仪(HTc rf-SQUID)采集到的单通道心磁信号进行处理.证明了对于近似周期性的心磁信号,在无参考噪声的情况下矩阵奇异值分解的方法与自适应窄带陷波相结合有较好的消除广谱噪声的效果.