分数阶Fourier变换在心电信号处理中的应用研究

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分数阶Fourier变换在心电信号处理中的应用研究

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毕业论文范文题目：分数阶Fourier变换在心电信号处理中的应用研究，论文范文关键词：分数阶Fourier变换在心电信号处理中的应用研究
分数阶Fourier变换在心电信号处理中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着医疗服务信息化的快速发展,人们开始研究各类生物医学信号。心电信号作为一种典型的非平稳随机生物信号,具有易于检测和直观的特点,因此受到越来越多研究者的关注。本文结合分数阶Fourier变换对心电信号进行研究,设计出实时性好、收敛速度快和计算精度高的随机信号滤波算法。由于生物医学信号非常微弱,极易受到外界环境的干扰,且与噪声（文章此处忽略..）存在较强的时频耦合。因此在处理方法的选择上,既要结合心电信号的统计特性,又要能够有效去除时频耦合,传统的时频分析方法并不能保证滤波算法的有效性,而分数阶Fourier变换作为一种联合时间-频率的线性变换,能够将一维的时间或频率函数映射到时间-频率的二维函数,准确反映信号的能量随时间和频率的分布情况,且不存在交叉项干扰。因此将（略..）分数阶Fourier变换应用到心电信号滤波算法中,会有效提高算法效率。本文首先以单分量chirp信号为对象,分析了分数阶Fourier变换在信号处理中的滤波方法,并根据分数阶Fourier变换的时频聚焦特性,对含有5dB复高斯白噪声的单分量chirp信号进行滤波,仿真结果表明该算法可以将信噪比提高到12.006dB,根据对算法鲁棒性和收（略..）敛性的分析可知,该算法在处理单分量信号时收敛速度高、抗噪声性能好。在研究了自适应滤波算法之后,本文针对较为复杂的心电信号,利用分数阶Fourier变换的时频联合处理特性、阶数敏感性,提出基于分数阶Fourier域的LMS自适应滤波算法。通过对MIT-BIH中的"ArrhythmiaDatabase"和"Noisestress（略..）TestDatabase"数据库进行MATLAB仿真,结果表明信噪比由1.05dB提高到28.249dB,均方误差为0.841。说明本算法具有较好的滤波效果,收敛速度快,具有较强的抗干扰能力。最后,在以ARM920T为处理器的S3C2410平台上实现了滤波算法,心电信号的特殊波形和特征点可以得到清晰的恢复。

以上为本篇毕业论文范文分数阶Fourier变换在心电信号处理中的应用研究的介绍部分。

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