【摘 要】
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心电信号是一种非平稳的低频微弱信号,与干扰噪声具有较强的时频耦合.经典的滤波方法难以实现有效的信噪分离.提出了一种基于分数阶傅立叶域的LMS自适应滤波算法,既结合了适合处
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心电信号是一种非平稳的低频微弱信号,与干扰噪声具有较强的时频耦合.经典的滤波方法难以实现有效的信噪分离.提出了一种基于分数阶傅立叶域的LMS自适应滤波算法,既结合了适合处理非平稳信号和减少时频耦合的特点,又能够有效地提高信噪比.首先将信号进行分数阶傅立叶变换,寻找最优变换域,再利用LMS自适应滤波算法在最优变换域滤波,然后对滤波后的信号进行分数阶傅立叶反变换.通过对MIT—BIH中的心电数据进行Mat—lab仿真,表明信噪比从-6dB提高到14dB,清晰地还原出心电信号的波形及特征点.
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