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基于离散不可分剪切波变换和迭代自适应引导滤波的多聚焦图像融合 被引量:4
1
作者 舒衡 古乐野 陈蔓 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第S02期236-241,共6页
针对目前多聚焦图像融合中融合图像边缘整体性较差的情形,为更好地表示边缘大尺度轮廓和小尺度细节信息,依据离散不可分剪切波能更好地捕捉高维空间奇异性特征,避免频域重叠,而且可以得到更好的框架界和有更好的方向敏感性等优点,利用... 针对目前多聚焦图像融合中融合图像边缘整体性较差的情形,为更好地表示边缘大尺度轮廓和小尺度细节信息,依据离散不可分剪切波能更好地捕捉高维空间奇异性特征,避免频域重叠,而且可以得到更好的框架界和有更好的方向敏感性等优点,利用其对原图像进行分解以保留更多图像细节特征信息;同时利用引导滤波对边缘的平滑能力,并减弱过平滑影响,提出迭代的自适应引导滤波融合规则,通过加权引导滤波的参数让其自适应图像的平坦区域和边缘区域。对于分解后的系数采用基于边缘算子和图像对比度信息的迭代自适应引导滤波优化,较好地保留边缘整体轮廓和小尺度细节特征,降低光晕效应的影响,同时保证边缘连续性较高。最后通过逆离散不可分剪切波变换得到融合后的图像。通过在不同数据集上的实验结果表明,该算法能够更好地保留图像边缘的整体强度和小尺度细节特征,取得了较好的融合效果。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 离散不可分剪切波变换 迭代自适应引导滤 边缘算子 对比度
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基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法 被引量:3
2
作者 谢斌 乐鸿浩 陈博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2461-2464,2502,共5页
针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS... 针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 d B左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 d B左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。 展开更多
关键词 正交频复用 信道估计 去噪 离散余弦变换
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基于平移不变剪切波变换的医学图像融合 被引量:24
3
作者 王雷 李彬 田联房 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期13-19,共7页
传统的基于剪切波变换的融合方法在融合图像的奇异处易产生伪吉布斯现象.为此,文中提出了一种基于平移不变剪切波变换的医学图像融合新方法.该方法利用平移不变剪切波变换将待融合的医学图像分解成低频子带和高频子带,并使用基于区域系... 传统的基于剪切波变换的融合方法在融合图像的奇异处易产生伪吉布斯现象.为此,文中提出了一种基于平移不变剪切波变换的医学图像融合新方法.该方法利用平移不变剪切波变换将待融合的医学图像分解成低频子带和高频子带,并使用基于区域系数绝对值和权重的规则融合低频系数;对于高频子带,提出一种基于支持向量值激励的自生成神经网络的高频子带融合策略;最后利用逆平移不变剪切波变换重建融合后的图像.视觉比较和融合结果量化分析表明,文中提出的方法不仅能够有效克服伪吉布斯现象,而且以熵、互信息、平均梯度和QAB/F作为标准时其融合结果比小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好. 展开更多
关键词 医学图像 图像融合 平移不变性 剪切 离散剪切变换
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基于离散剪切波的压缩感知MRI图像重建 被引量:8
4
作者 李国燕 侯向丹 +1 位作者 周博君 顾军华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第6期1895-1898,共4页
针对二维小波变换捕捉方向信息有限,不能稀疏地表示MRI图像中曲线状奇异特征的缺点,提出了一种基于离散剪切波变换的压缩感知MRI图像重建新方法。先对MRI图像作剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,再采用正交匹配追踪算法恢复... 针对二维小波变换捕捉方向信息有限,不能稀疏地表示MRI图像中曲线状奇异特征的缺点,提出了一种基于离散剪切波变换的压缩感知MRI图像重建新方法。先对MRI图像作剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,再采用正交匹配追踪算法恢复稀疏处理后的系数,最后进行剪切波反变换得到重建图像。实验结果表明,与小波变换相比,基于离散剪切波的压缩感知MRI图像有更好的重建效果,更有利于保留纹理和边缘信息。 展开更多
关键词 离散剪切变换 压缩感知 MRI图像重构 稀疏化
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基于不可分小波分解的图像配准方法 被引量:7
5
作者 刘斌 孙斌 +1 位作者 余方超 唐虎潇 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期252-257,共6页
张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小... 张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小波分解后的高频子图像配准参数来配准原图像的方法,把图像的配准问题转化为其不可分小波分解后的高频子图像配准问题。从不可分小波分解的快速算法理论出发,证明该配准方法的正确性。构造一组四通道不可分小波滤波器组,在此基础上给出配准的方法和步骤。实验结果表明,该方法具有较好的配准效果,其求取图像配准参数的运算量比直接求取原图像配准参数运算量的1/4还少,与基于张量积小波分解的图像配准方法相比,具有较高的配准精度。 展开更多
关键词 图像配准 不可 仿射变换 器组 质心点 加权质心点
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基于离散小波变换的数字音频水印 被引量:7
6
作者 王剑 林福宗 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第15期80-82,共3页
该文根据小波变换的时频分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入二值标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据分别进行小波变换,将变换后水印和音频小波系数更好地融合,使水印不可感知。实验结果表明,... 该文根据小波变换的时频分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入二值标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据分别进行小波变换,将变换后水印和音频小波系数更好地融合,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的二值标志图像水印对一般的信号处理具有较好的不可感知性和鲁棒性。所提出的方法在数字音频的版权保护和身份验证方面具有特殊的保密性。 展开更多
关键词 离散变换 数字水印 不可感知性 鲁棒性
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结合区域特性的有限离散剪切波图像融合 被引量:1
7
作者 陈清江 张彦博 +1 位作者 柴昱洲 魏冰蔗 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期351-358,共8页
为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像... 为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用图像梯度信息相关性因子加权融合算法,高频则利用对比度将低频系数与高频系数联系起来并以对比度作为度量系数取舍的准则进行融合;最后应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 有限离散剪切变换 平移不变性 对比度
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基于离散剪切波正则化的低剂量CT图像统计重建算法 被引量:2
8
作者 张海燕 张立毅 孙云山 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期86-92,共7页
提出一种低剂量医学CT图像重建方法,能够在少视角投影或低X-射线管电流投影的情况下保证重建图像的质量。减少扫描视角的数量或者降低X-射线管电流强度均可以降低辐射剂量,从而减少X射线对人体伤害,但是前者会造成扫描数据欠完备,后者... 提出一种低剂量医学CT图像重建方法,能够在少视角投影或低X-射线管电流投影的情况下保证重建图像的质量。减少扫描视角的数量或者降低X-射线管电流强度均可以降低辐射剂量,从而减少X射线对人体伤害,但是前者会造成扫描数据欠完备,后者会使投影数据信噪比指数下降,传统算法不能保证重建图像满足诊断要求。提出一种离散剪切波变换正则化的低剂量CT图像统计迭代重建算法,在数据保真项加入符合数据统计特性的系数加权,以降低噪声对重建结果的影响,并将待建图像在剪切波域可以稀疏表示作为先验信息,利用增广拉格朗日方法将此先验信息作为正则化项加入目标函数,缩小了解空间,使不完备投影数据获得稳定而准确的重建。实验数据表明,重建图像在投影数据远远不满足完备性条件,或投影数据信噪比急剧下降的情况下,本算法能够重建出高质量图像。在辐射剂量降低到滤波反投影FBP算法的10%甚至更低时仍然能够得到清晰保留结构细节的重建图像。 展开更多
关键词 CT图像重建 低剂量CT 稀疏表示 离散剪切变换
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基于VMD-DWT的干涉型光谱成像仪干涉图滤波方法
9
作者 高翔宇 李娟 +3 位作者 于粲 刘润佳 耿鑫 王爽 《光子学报》 北大核心 2025年第4期162-177,共16页
为了更有效地分离出低频分量,提出了变分模态分解和离散小波变换联合滤波的方法。首先,通过皮尔逊相关系数法确定最优模态数;其次,对干涉图进行变分模态分解,筛选出能够表示低频分量的模态;然后,使用离散小波变换分离出模态中的残余信号... 为了更有效地分离出低频分量,提出了变分模态分解和离散小波变换联合滤波的方法。首先,通过皮尔逊相关系数法确定最优模态数;其次,对干涉图进行变分模态分解,筛选出能够表示低频分量的模态;然后,使用离散小波变换分离出模态中的残余信号,得到低频分量;最后,用干涉图减去低频分量,获得高频信息。利用环境减灾二号A卫星高光谱成像仪进行实验验证,结果表明:该方法的空间维复原光谱相对均方根误差相比于拟合法和经验模态分解分别降低了11.10%和4.17%。变分模态分解和离散小波变换联合滤波有效去除了干涉图的低频分量,提高了复原光谱精度。 展开更多
关键词 光谱学 光谱成像 干涉图 模态 离散变换
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基于不可分小波与标记分水岭的图像分割 被引量:2
10
作者 刘斌 程晓玲 《现代电子技术》 北大核心 2020年第15期42-46,50,共6页
针对传统的分水岭算法过分割的问题,提出一种结合不可分小波与标记分水岭的图像分割算法。根据二维不可分小波理论,文中利用伸缩矩阵为[2,0;0,2]的不可分小波的构造方法构造了四通道的对称滤波器组,并把它应用到标记分水岭的图像分割中... 针对传统的分水岭算法过分割的问题,提出一种结合不可分小波与标记分水岭的图像分割算法。根据二维不可分小波理论,文中利用伸缩矩阵为[2,0;0,2]的不可分小波的构造方法构造了四通道的对称滤波器组,并把它应用到标记分水岭的图像分割中。利用该滤波器组对原图进行不可分小波变换,对分解出的低频子图进行标记分水岭分割;然后对利用标记矩阵进行区域平均后的低频子图进行小波逆变换,得到区域平滑图;最后,对最终的平滑图使用标记分水岭算法,得到分割结果。实验结果表明,该方法可以有效地解决分水岭过分割问题,且较好地保留了图像目标的轮廓信息。 展开更多
关键词 图像 不可 标记水岭 区域平滑图 对称滤器组 变换
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抗随机剪切的小波域音频水印算法 被引量:2
11
作者 刘海燕 郑雪峰 王颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第30期53-55,73,共4页
提出一种基于离散小波变换的有效抵抗随机剪切的鲁棒性音频水印算法。该方法首先把音频信号划分为若干个包含相同采样点的帧;然后对每帧进行小波变换,提取小波低频系数并计算相应的绝对平均值;最后根据每帧绝对平均值与低频系数比较的结... 提出一种基于离散小波变换的有效抵抗随机剪切的鲁棒性音频水印算法。该方法首先把音频信号划分为若干个包含相同采样点的帧;然后对每帧进行小波变换,提取小波低频系数并计算相应的绝对平均值;最后根据每帧绝对平均值与低频系数比较的结果,将经过Arnold变换后的二值图像嵌入到小波低频系数中。该算法在对水印进行提取和检测时不需要原始音频。实验结果表明,提出的方法在抵抗各种音频处理(如高斯噪声、MP3压缩、重采样、去噪处理、随机剪切、抖动攻击等)性能良好,尤其是抵抗音频信号的恶意剪切攻击鲁棒性更强。 展开更多
关键词 音频水印 同步 离散变换 鲁棒性 随机剪切
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基于小波变换的OFDM在电力线通信系统中的应用 被引量:6
12
作者 王震 王颖 +4 位作者 陈浩哲 卞诗航 丁俊杰 吴昊 游善红 《光通信研究》 北大核心 2017年第2期5-8,共4页
研究了基于DWT(小波变换)的OFDM(正交频分复用)和FFT(快速傅里叶变换)的OFDM两种不同调制方式在PLC(电力线通信)系统中的性能。首先建立了两种不同调制方式下PLC的系统模型,然后在AWGN(加性高斯白噪声)和子CFO(载波频率偏移)的干扰下,... 研究了基于DWT(小波变换)的OFDM(正交频分复用)和FFT(快速傅里叶变换)的OFDM两种不同调制方式在PLC(电力线通信)系统中的性能。首先建立了两种不同调制方式下PLC的系统模型,然后在AWGN(加性高斯白噪声)和子CFO(载波频率偏移)的干扰下,分析了两种系统的误码性能以及峰均功率比的分布。通过仿真发现,在PLC系统中,DWT-OFDM系统比FFT-OFDM系统更具优势,在未来的PLC系统中必将发挥重要的作用。 展开更多
关键词 正交频复用 离散变换 频率偏移 电力线通信
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基于小波变换的OFDM与传统OFDM在电力线信道下的性能对比 被引量:5
13
作者 韩越 黑勇 乔树山 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第19期4667-4671,4690,共6页
对比基于小波变换的OFDM和传统OFDM在高斯白噪声、多径效应、脉冲干扰和窄带干扰下的性能,从而得出更适合电力线通信的调制解调方式。仿真结果表明,在高斯白噪声和多径信道下,两系统的误码性能基本相同。在时域脉冲干扰影响下,传统OFDM... 对比基于小波变换的OFDM和传统OFDM在高斯白噪声、多径效应、脉冲干扰和窄带干扰下的性能,从而得出更适合电力线通信的调制解调方式。仿真结果表明,在高斯白噪声和多径信道下,两系统的误码性能基本相同。在时域脉冲干扰影响下,传统OFDM性能更好;在频域脉冲干扰和窄带干扰影响下,基于小波变换的OFDM性能更好。 展开更多
关键词 离散变换 快速傅里叶变换 正交频复用 电力线通信
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基于DWT-VMD混合信号分解技术的人体活动识别 被引量:3
14
作者 陈金瑶 李瑞祥 +1 位作者 王星 施伟斌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期736-749,共14页
在人类活动识别的应用环境中,从原始传感器数据中提取更加有效的特征仍具有挑战性。针对该问题,利用离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)和变分模式分解(Variational mode decomposition,VMD)的混合信号分解技术提取原始信号... 在人类活动识别的应用环境中,从原始传感器数据中提取更加有效的特征仍具有挑战性。针对该问题,利用离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)和变分模式分解(Variational mode decomposition,VMD)的混合信号分解技术提取原始信号中的显著特征向量。在UCI-HAR数据集与SCUT-NAA数据集上,利用多种机器学习分类算法,例如K近邻、随机森林、LightGBM和XGBoost,对DWT-VMD混合信号分解算法的有效性进行了实验。实验结果表明,与未使用混合信号分解技术相比,使用该技术后识别准确率均有所提高,其中UCI-HAR数据集分类准确率达到98.91%,与未加入分解算法相比提高了1.79%;SCUT-NAA数据集分类准确率达到95.52%,提高了3.2%。在人体活动识别中,利用DWT-VMD混合信号分解技术,能够提取原始信号中更有效的特征,提高识别准确率,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 人体活动识别 离散变换 模式 信号 机器学习
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一种基于小波去噪的DFT信道估计改进算法 被引量:6
15
作者 谢斌 乐鸿浩 陈博 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期1790-1796,共7页
针对小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法没有对循环前缀内的噪声进行去噪的缺点,提出了一种基于小波去噪与改进的DFT插值相结合的信道估计新算法。该算法首先利用离散小波变换对最小二乘(LS)法估计出的结果进行阈值去噪处理,并根据... 针对小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法没有对循环前缀内的噪声进行去噪的缺点,提出了一种基于小波去噪与改进的DFT插值相结合的信道估计新算法。该算法首先利用离散小波变换对最小二乘(LS)法估计出的结果进行阈值去噪处理,并根据循环前缀内、外噪声方差的均值在DFT插值的过程中设置相应门限,然后对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。仿真实验结果表明,在复杂度基本不变的前提下,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声的影响,并有效提升信道估计的准确度,其总体性能较小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法更优。 展开更多
关键词 正交频复用 信道估计 去噪 离散傅里叶变换
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基于EMD-SVD差分谱的DWT域LMMSE自适应信道估计算法 被引量:2
16
作者 谢斌 杨丽清 陈琴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期3033-3038,共6页
针对当前基于奇异值分解的线性最小均方误差(SVD-LMMSE)法信道估计误差相对较大的问题,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解(EMD-SVD)差分谱的离散小波变换(DWT)域线性最小均方误差(LMMSE)自适应信道估计算法。在对信号进行最小二乘... 针对当前基于奇异值分解的线性最小均方误差(SVD-LMMSE)法信道估计误差相对较大的问题,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解(EMD-SVD)差分谱的离散小波变换(DWT)域线性最小均方误差(LMMSE)自适应信道估计算法。在对信号进行最小二乘(LS)信道估计及预滤波处理后,运用DWT对信号的高频系数进行阈值量化去噪处理;然后结合基于EMD-SVD差分谱的自适应算法,将强噪声小波系数中微弱的有效信号提取出来,并进行信号的重构;最后根据循环前缀(CP)内、外噪声方差的均值设置相应门限,对循环前缀以内的噪声进行再次处理,从而进一步降低噪声的影响。对算法的误码率(BER)和均方误差(MSE)性能进行实验仿真,实验结果表明:所提算法的整体性能明显优于经典的LS算法、传统的LMMSE算法和目前较为流行的SVD-LMMSE算法,能够较好地降低噪声的影响,并可有效提升信道估计的精确度。 展开更多
关键词 正交频复用 经验模态 奇异值 离散变换 信道估计
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减小WT-OFDM系统PAPR的GA-SLM方法分析 被引量:2
17
作者 林志阳 丁洁 +2 位作者 王兆晖 白勇 段玉聪 《现代电子技术》 北大核心 2016年第21期7-10,共4页
为了减小正交频分复用(OFDM)系统的高峰值平均功率比(PAPR),采用了选择映射法(SLM)。SLM方法是一种有效的减小OFDM系统PAPR方法且不会产生信号失真。由于SLM方法需要设置循环前缀,可以通过离散小波变换(WT)改善OFDM系统,然后通过遗传算... 为了减小正交频分复用(OFDM)系统的高峰值平均功率比(PAPR),采用了选择映射法(SLM)。SLM方法是一种有效的减小OFDM系统PAPR方法且不会产生信号失真。由于SLM方法需要设置循环前缀,可以通过离散小波变换(WT)改善OFDM系统,然后通过遗传算法(GA)搜索最佳相位旋转因子。仿真结果表明,该方法与传统的GA-SLM与SLM相比,能更有效地减小系统的PAPR。 展开更多
关键词 正交频复用 峰值平均功率比 选择映射法 离散变换 遗传算法
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基于测量多分辨预处理的信号去噪方法 被引量:2
18
作者 文成林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期296-301,共6页
该文将多分辨分析方法与传统Kalman滤波方法相结合,以离散小波变换为工具,建立了一种基于测量多分辨预处理的信号去噪新方法。由于小波变换特有的低通滤波特性,能有效的抑制测量噪声,相应提高了测量信号的信噪比,从而获得比原来仅在单... 该文将多分辨分析方法与传统Kalman滤波方法相结合,以离散小波变换为工具,建立了一种基于测量多分辨预处理的信号去噪新方法。由于小波变换特有的低通滤波特性,能有效的抑制测量噪声,相应提高了测量信号的信噪比,从而获得比原来仅在单一尺度上进行信号处理获得好的处理效果。计算机仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 离散变换 KALMAN滤 辨预处理 信号去噪
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基于多参数特征融合的自动睡眠分期方法 被引量:4
19
作者 吕甜甜 王心醉 +3 位作者 俞乾 贾朋飞 陈骁 吴成雄 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期313-317,共5页
睡眠分期是睡眠障碍等相关疾病诊断的重要依据。为实现准确且具有泛化能力的自动睡眠分期,提出了一种基于多参数特征融合的自动睡眠分期方法。首先,利用离散小波变换(DWT)对原始数据进行滤波预处理,获取脑电图(EEG)的α波、β波、θ波... 睡眠分期是睡眠障碍等相关疾病诊断的重要依据。为实现准确且具有泛化能力的自动睡眠分期,提出了一种基于多参数特征融合的自动睡眠分期方法。首先,利用离散小波变换(DWT)对原始数据进行滤波预处理,获取脑电图(EEG)的α波、β波、θ波、δ波、肌电图(EMG)的高频成分的特征能量比,采用样本熵算法提取EEG、心电图(ECG)的非线性特征,提取呼吸信号的均值,共八个特征;然后,将特征参数输入支持向量机(SVM)分类器中进行样本训练与分类识别,并把分类结果与基于EEG的睡眠分期方法、基于EEG和ECG的睡眠分期方法结果进行对比,验证了该方法的可行性与准确性;最后,采用交叉验证方法对不同样本进行建模,验证其泛化能力。结果表明,该方法准确率可以达到92.95%,相比基于EEG睡眠分期算法平均准确率提高9.65%,交叉验证后平均准确率达85.15%,具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 自动睡眠 多参数 离散变换 能量特征 样本熵 支持向量机
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基于脑电和肌电多特征的自动睡眠分期方法 被引量:1
20
作者 吕甜甜 王心醉 +2 位作者 俞乾 于涌 蒋蓁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期283-288,共6页
为实现准确的自动睡眠分期,且满足泛化能力的需求,基于脑电(EEG)和肌电(EMG)多特征,提出一种自动睡眠分期方法。以MIT-BIH多导睡眠数据库中样本的EEG和EMG为分析对象,采用离散小波变换对原始数据进行滤波预处理,提取EEG的α,β,θ,δ节... 为实现准确的自动睡眠分期,且满足泛化能力的需求,基于脑电(EEG)和肌电(EMG)多特征,提出一种自动睡眠分期方法。以MIT-BIH多导睡眠数据库中样本的EEG和EMG为分析对象,采用离散小波变换对原始数据进行滤波预处理,提取EEG的α,β,θ,δ节律波和高频成分的能量比,利用样本熵算法提取EEG的非线性特征。将特征参数输入支持向量机分类器中进行样本训练与分类识别。实验结果表明,该方法的分期准确率可以达到92.94%,相比基于EEG的睡眠分期方法平均准确率提高3.96%,交叉验证平均准确率达82.68%,具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 睡眠 脑电 肌电 离散变换 能量特征 样本熵 支持向量机
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