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文檔簡介
1、生物醫(yī)學(xué)信號是由復(fù)雜生命體發(fā)出的自然信號,通過記錄和分析生物醫(yī)學(xué)信號可以了解人體的健康狀況及機(jī)體器官的機(jī)能變化。生物信號中的電信號,如心電信號、腦電信號、脈搏信號等,是機(jī)體生命活動的基本屬性,也是了解生物體各器官的功能、臨床診斷和治療的可靠依據(jù)。生物信號處理的關(guān)鍵是描述和分析信號間的相似性程度,因此本文重點(diǎn)研究生物信號的相似性分析方法。
相似性分析可以分為特征提取與表示和相似性度量兩個(gè)基本步驟,本文重點(diǎn)研究生物信號的特征提
2、取和表示,并在此基礎(chǔ)上提出了一種時(shí)頻結(jié)合的相似性分析方法。同時(shí)解決了相似性度量階段的閾值選取問題。
針對生物信號維數(shù)高、波形整體形態(tài)差異小而造成分類困難的問題,本文提出了基于窗口斜率的特征表示法。該方法對生物信號波形在平面內(nèi)進(jìn)行窗口劃分,以每個(gè)窗口內(nèi)最大最小幅值差與窗口寬度的比值作為生物信號波形的特征信息,進(jìn)行相似性分析。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在降低維度的同時(shí),由于突出了關(guān)鍵特征點(diǎn)的變化趨勢,可以擴(kuò)大不同類波形之間的差距,提高生
3、物信號波形分類的準(zhǔn)確性,以及靈敏度和特異度的穩(wěn)定性。同時(shí)避免了復(fù)雜的特征提取和優(yōu)化過程,保證了分類的效率。
為了解決波形相似度極高,以及由于振幅或時(shí)間軸偏移等原因?qū)е碌牟ㄐ握`分,本文將窗口斜率法和離散小波變換相結(jié)合,提出了一種時(shí)頻結(jié)合的相似性分析方法。實(shí)驗(yàn)表明,此方法比單獨(dú)使用窗口斜率法更有效,可以有效減少波形的誤分,進(jìn)一步提高波形識別的準(zhǔn)確率。而且本文使用的離散小波變換只選用了單尺度的細(xì)節(jié)系數(shù),避免了特征向量維度的上升以
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