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题名一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用
被引量：1
- 1
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作者
孔令杰
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机构
菏泽学院物理与电子工程系
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第6期85-89,共5页
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文摘
为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。
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关键词
心电信号
一维离散小波变换
降噪
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Keywords
ECG signals
one-dimensional discrete wavelet transform
de-noising
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究
- 2
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作者
孔令杰
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机构
菏泽学院物理与电子工程系
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出处
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2014年第2期151-155,160,共6页
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文摘
针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.
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关键词
心电信号
一维离散小波变换
降噪
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Keywords
ECG signals
one-dimensional discrete wavelet transform
de-noising
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一维离散小波变换的VLSI设计
被引量：3
- 3
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作者
雷焱
何怡刚
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机构
湖南大学
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2004年第2期48-50,54,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(50277010)
湖南大学撷英计划资助
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文摘
文章提出了一种离散小波变换的VLSI结构。这种结构由四部分构成:输入延迟单元、寄存器单元、滤波器单元和控制单元。该结构采用了递归金字塔算法(RPA)取代传统的PA算法。只用一组滤波器即可完成所有级别的小波运算。同时,结合Short-LengthFIR技术,以减少乘法和加法的运算次数。在寄存器单元的设计上,采用了LifetimeAnalysis技术,结合Forward-BackwardRegisterAllocation(FBRA)方法,使寄存器的数目降至最低。
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关键词
VLSI
超大规模集成电路
电路设计
一维离散小波变换
递归金字塔算法
PA算法
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Keywords
VLSI,DWT,RPA,Short-Length FIR
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分类号
TN47
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名小波分析在沉降监测中的应用
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作者
林楠
康改霞
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机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
平顶山矿区采煤沉陷区综合治理办公室
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出处
《河南城建学院学报》
CAS
2015年第2期73-76,89,共5页
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文摘
由于沉降监测受观测环境、仪器设备及观测人员的影响较大,导致观测数据与真实值之间存在误差。应用小波滤波理论,以MATLAB软件为基础平台采用一维离散小波变换对沉降监测数据进行去噪处理。将数据进行高、低频分解后对细节系数进行分析,并通过小波重构得到的去噪数据对沉降发展趋势进行预测。通过分析发现,小波细节系数能有效地发现沉降波动点,去噪后的数据能有效去除测量粗差。以此论证小波分析在沉降监测中的可行性以及实用性,为施工建设提供有效的指导帮助。
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关键词
小波去噪
沉降观测
一维离散小波变换
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Keywords
wavelet denoising
settlement observation
one -dimensional discrete wavelet transform
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分类号
TU411.7
[建筑科学—岩土工程]
TU431
[建筑科学—岩土工程]
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题名基于多尺度特征的高光谱端元提取方法
被引量：2
- 5
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作者
罗菁
刘悦
李云雷
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机构
天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室
天津工业大学电气工程与自动化学院
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出处
《天津工业大学学报》
北大核心
2017年第6期73-80,共8页
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基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划资助项目(16JCYBJC13400)
全国工程专业学位研究生教育指导委员会基金资助项目(2016-ZX-064)
天津工业大学高等教育教学改革研究项目(2016-06)
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文摘
为提升高光谱端元提取效率,避免同种地物端元的多次重复提取,根据高光谱同种地物光谱曲线主要特征近似、全体像元中端元个体两两具有极大差异的原则,提出了一种基于多尺度特征的高光谱图像端元提取方法,即多尺度特征像元纯度指数方法(MSPPI).首先利用一维离散小波变换获取多尺度的光谱信息,然后利用光谱角距离和欧式最小距离提取相应的多尺度的光谱特征,并利用像元和其邻域内像元点之间的关联,引入距离测度提取纯像元,最终实现端元提取.通过在高光谱数据库USGS和AVIRIS中的实验验证算法有效性,并与SPPI算法和N-FINDR算法进行对比.结果表明:MSPPI算法能够提取全部端元,且每种地物端元提取百分比低于5%,SPPI虽然能够提取全部端元但提取百分比均高于10%,端元重复提取现象严重,而N-FINDR不能有效提取小面积地物,说明MSPPI算法性能优于N-FINDR算法和SPPI算法.
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关键词
多尺度特征
一维离散小波变换
像素纯度指数
端元提取
高光谱图像
光谱角距离
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Keywords
multi-scalefeature
one-dimensiondiscretewavelettmnsfonii（1-DWT）
pixelpurityindex
endmember extraction
hyperspectralimages
spectralangledistance
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名Mallat算法分析及C语言实现
被引量：8
- 6
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作者
张杰
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机构
成都信息工程学院
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出处
《微计算机信息》
2010年第9期229-230,37,共3页
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基金
成都信息工程学院科研基金(CRF200826)
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文摘
本文利用C语言实现了一维离散小波变换算法。重点阐述了Mallat算法原理和实现步骤,对算法程序设计的几个关键问题进行了探讨,并给出了相关代码,算法代码均以函数形式给出便于移植和调用。C语言实现的结果和Matlab小波工具箱处理结果完全一致,程序具有良好的性能和实用性。
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关键词
一维离散小波变换
MALLAT算法
程序设计
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Keywords
One dimension discrete wavelet transform
Mallat algorithm
Programming
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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