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平滑先验法文献资料
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三种非线性趋势项的提取方法在生物医学信号分析中的应用
在生物医学信号的分析中往往需要将信号中的趋势成分和非趋势成分进行分离来实现不同的信号分析及应用的目的。该文介绍了三种应用在生物医学信号处理中的用于分离非平稳信号中的非线性趋势的分析方法：小波分析法，经验模式分析法和平滑先验法的原理，并应用它们对三种实际的生物医学信号的数据进行趋势信号与非趋势信号分离的应用举例。提示在非线性的趋势分析中，可根据不同的分析目的和不同的信号特征来选择不同的方法进行应用。
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基于平滑先验法去除脉搏波基线漂移
脉搏波信号中含有丰富的人体生理病理信息,然而基于光电容积描记法采集到的脉搏波基线漂移非常严重,直接影响到人体生理参数的准确提取.针对目前生物信号处理领域中去除基线漂移所用的方法计算复杂,处理信号时间过长,无法满足对脉搏波进行实时处理等问题,首次提出基于正则化小二乘法的平滑先验法去除脉搏波的基线漂移.该方法通过分析不同正则化参数下平滑先验法的截止频率,结合脉搏波信号中基线漂移信号的频率范围,选取合适的正则化参数,实现脉搏波基线漂移的去除.实验结果表明,与小波变换法、经验模态分解法相比,该方法去除脉搏波基线漂移效果明显,提高了计算速度,同时也提高了信噪比,有利于下一步对脉搏波特征点的精确提取.
