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文檔簡介
1、生物醫(yī)學(xué)信號一般都是被強(qiáng)噪聲淹沒的低頻微弱非平穩(wěn)信號,它們對研究人體生理狀態(tài)和臨床診斷具有重要價(jià)值,且其處理方法都是以數(shù)字信號處理方法為基礎(chǔ)的。生物醫(yī)學(xué)信號處理如干擾噪聲的濾除、特征信息的提取能力等決定著這些信號是否真正為人們所用。到目前為止,已有多種以傅里葉變換為基礎(chǔ)的時(shí)頻分析被應(yīng)用于提取微弱生物醫(yī)學(xué)信號中對科學(xué)研究和臨床診斷有價(jià)值的特征信息。
以傅里葉變換為基礎(chǔ)的小波變換,沿用了短時(shí)傅里葉變換的時(shí)頻局域化思想,同時(shí)又改善了
2、時(shí)間窗不隨頻率變化的局限性,成為繼傅里葉變換以來在工程領(lǐng)域上新的里程碑,被譽(yù)為信號分析的“數(shù)學(xué)顯微鏡”。盡管離散小波變換因?yàn)槠鋾r(shí)頻分析和多分辨率分析能力而被廣泛使用,但它仍有幾方面不足,如信號變換有平移敏感性、頻率混疊現(xiàn)象、方向選擇性少等。在信號處理過程中,這些缺點(diǎn)導(dǎo)致信號細(xì)節(jié)信息丟失或結(jié)果不精確等后果。
針對傳統(tǒng)離散小波變換的不足,論文提出了一種基于雙樹復(fù)小波變換的微弱生物醫(yī)學(xué)信號處理方法。雙樹復(fù)小波變換特有的平移不變性、抗
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