

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文研究了基于壓縮感知理論的腦電信號壓縮采樣,首先研究了單通道腦電信號基于壓縮感知理論的壓縮采樣,然后在單通道的基礎(chǔ)上改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)多通道聯(lián)合壓縮采樣。
在醫(yī)學(xué)實(shí)踐中,通常會進(jìn)行長時(shí)間的多次重復(fù)性的多通道腦電圖測量,因此會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。如何有效處理這些數(shù)據(jù)是一個(gè)亟待解決的問題。近年來出現(xiàn)的壓縮感知理論為有效解決這個(gè)問題提出了新的解決思路。鑒于此,本文首先介紹了EEG信號的先驗(yàn)基礎(chǔ)知識和壓縮感知的理論框架。接下來研究了基于壓縮
2、感知理論對單通道EEG信號的壓縮采樣,內(nèi)容包括腦電信號最佳稀疏分解,通過實(shí)驗(yàn)對比發(fā)現(xiàn),對于EEG信號,以高斯函數(shù)、高斯小波函數(shù)、墨西哥草帽函數(shù)作為原子的生成函數(shù)構(gòu)造的冗余字典,可以實(shí)現(xiàn)EEG信號的較好的稀疏分解效果;測量矩陣的選擇,實(shí)驗(yàn)中比較了常用測量矩陣對重構(gòu)誤差的影響,如高斯隨機(jī)矩陣、托普利茲矩陣等,接下來使用測量矩陣對稀疏分解系數(shù)向量進(jìn)行觀測得到測最值完成壓縮采樣,最后由這些測量值使用正交匹配追蹤算法恢復(fù)出系數(shù)向量,繼而完成原EE
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于壓縮感知的心電信號壓縮算法研究.pdf
- 心電信號的壓縮.pdf
- 起搏心電信號的壓縮感知重構(gòu)方法研究.pdf
- 腦電信號測量系統(tǒng)及壓縮算法研究.pdf
- 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于腦電信號的壓縮.pdf
- 心電信號壓縮方法研究.pdf
- 嵌入式起搏心電信號壓縮感知特性研究.pdf
- 基于腦電信號分析的風(fēng)險(xiǎn)感知研究.pdf
- 基于壓縮感知理論的氣敏信號壓縮采樣系統(tǒng)研究.pdf
- 基于壓縮采樣的ECG信號壓縮算法研究.pdf
- 基于壓縮感知的語音信號壓縮.pdf
- 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的心電信號壓縮研究.pdf
- 基于改進(jìn)的SPIHT算法的心電信號壓縮研究.pdf
- 基于分形的心電信號壓縮技術(shù)的研究.pdf
- 心電信號檢測及壓縮算法的研究.pdf
- 基于壓縮感知的次Nyquist采樣實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于壓縮感知的射頻信號采樣系統(tǒng)技術(shù)研究.pdf
- 基于壓縮感知的非合作超寬帶信號的采樣方法.pdf
- 基于腦電信號的情感識別.pdf
- 壓縮感知電能質(zhì)量信號采樣與檢測方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論