基于獨(dú)立分量分析的egg噪聲消除方法

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1、為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)?；讵?dú)立分量分析的EGG噪聲消除方法　　摘要：為了消除體表EGG采集時(shí)混疊的噪聲信號(hào)，利用獨(dú)立分量分析的冗余取消特性，EMD方法得到原始信號(hào)固有模態(tài)函數(shù)，并根據(jù)IMF的Hilbert時(shí)頻譜作為虛擬噪聲通道重構(gòu)分量的選擇依據(jù)，將一維信號(hào)擴(kuò)張為多維觀(guān)測(cè)信號(hào)，然后再利用FastICA算法對(duì)其實(shí)施盲分離，有效的消除了EGG混疊的噪聲信號(hào)，得到了清

2、晰的EGG波形?！　￡P(guān)鍵詞：胃電信號(hào)；FastICA算法；虛擬噪聲通道；消噪　　中圖分類(lèi)號(hào)：文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007--0116-02　　1引言　　胃電圖是通過(guò)體表電極記錄到的胃平滑肌的電活動(dòng)，能夠比較客觀(guān)地評(píng)價(jià)患者的胃腸功能，它是胃腸動(dòng)力學(xué)研究中一項(xiàng)極為重要的工具。目前胃電圖應(yīng)用于臨床診斷存在各種針對(duì)微弱信號(hào)的非線(xiàn)性處理方法，如小波多分辨率分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)干擾對(duì)消技術(shù)等，這些方法共同特點(diǎn)是需要對(duì)被測(cè)信號(hào)有一定的先驗(yàn)知識(shí)，這一特點(diǎn)恰好可采用盲源分離技術(shù)進(jìn)行處理。獨(dú)立分量分析是一種盲源分離的有效方

3、法，在實(shí)際應(yīng)用中，由于ICA要求輸入是多維的，在進(jìn)行信號(hào)去噪時(shí)，需要構(gòu)造虛擬通道?！　?虛擬通道ICA模型為了充分發(fā)揮“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備的作用，我們不僅把資源運(yùn)用于課堂教學(xué)，還利用系統(tǒng)的特色欄目開(kāi)展課外活動(dòng)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學(xué)生的課余文化生活。為了確保“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)。　　獨(dú)立分量分析是近年來(lái)由盲信源分解技術(shù)發(fā)展而來(lái)

4、的多道信號(hào)處理方法。通過(guò)假定傳感器陣列所采集到的信號(hào)是多個(gè)具有統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性的內(nèi)在信源信號(hào)的線(xiàn)性疊加，再采用某種特定的優(yōu)化準(zhǔn)則將所謂的獨(dú)立分量一一分解出來(lái)。ICA通常假設(shè)觀(guān)測(cè)信號(hào)由幾個(gè)獨(dú)立源信號(hào)經(jīng)線(xiàn)性混疊而成，其處理的一般模型為：　　式中：為噪聲向量。當(dāng)式中的混合矩陣退化為常數(shù)1時(shí)，式即為一維加噪觀(guān)測(cè)表達(dá)式。不過(guò)作為一種典型的多元統(tǒng)計(jì)方法，ICA處理的對(duì)象通常為多維觀(guān)測(cè)向量，當(dāng)處理一維加噪觀(guān)測(cè)時(shí)，必須引入適當(dāng)?shù)奶摂M觀(guān)測(cè)以將一維觀(guān)測(cè)擴(kuò)展為多維觀(guān)測(cè)。ICA可通過(guò)對(duì)虛擬列滿(mǎn)秩混合矩陣的辨識(shí)，恢復(fù)虛擬源，從而實(shí)現(xiàn)真實(shí)信號(hào)的消

5、噪。在胃電信號(hào)的實(shí)際處理中，必須考慮信號(hào)獲取過(guò)程中混雜的外來(lái)干擾的種類(lèi)和性質(zhì)。利用此方法建立得到的ICA模型，在虛擬源通道的引入過(guò)程中，并沒(méi)有破壞ICA模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，所以ICA的原理、模型和方法對(duì)本文所建立的模型任是適用的?！　』贓MD的虛擬通道構(gòu)建　　虛擬通道的構(gòu)建方法　　EMD是用于非線(xiàn)性、非平穩(wěn)時(shí)間序列信號(hào)的分解算法。它將復(fù)雜信號(hào)自適應(yīng)地分解成瞬時(shí)頻率有意義的、有限個(gè)固有模態(tài)函數(shù)。信號(hào)經(jīng)過(guò)EMD分解得到若干個(gè)IMF。為了充分發(fā)揮“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備的作用，我們不僅把資源運(yùn)用于課堂教學(xué)，還

6、利用系統(tǒng)的特色欄目開(kāi)展課外活動(dòng)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行安全教育、健康教育、反邪教教育等豐富學(xué)生的課余文化生活。為了確?！敖虒W(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備正常使用，我校做到安裝、教師培訓(xùn)同步進(jìn)行。設(shè)備安裝到位后，中心校組織各學(xué)點(diǎn)管理人員統(tǒng)一到縣教師進(jìn)修學(xué)校進(jìn)行培訓(xùn)，熟悉系統(tǒng)的使用和維護(hù)?！　∈街袨橛^(guān)測(cè)信號(hào)；為分解結(jié)果固有模態(tài)分量；為殘差。噪聲屬于占滿(mǎn)全部時(shí)間基線(xiàn)的高頻噪聲類(lèi)型.因此，分解后主要集中在最開(kāi)始的幾個(gè)IMF分量中。選擇EMD分解的最開(kāi)始的若干IMF分量，進(jìn)行線(xiàn)性組合，構(gòu)造虛擬噪聲通道。　　IMF的選擇　　噪聲的功率

7、譜為恒定的常數(shù)，分布在整個(gè)頻段上。在Hilbert時(shí)頻譜上，噪聲占滿(mǎn)整個(gè)時(shí)間基線(xiàn)；而窄帶信號(hào)的Hilbert時(shí)頻譜是平緩的；突變信號(hào)或間斷信號(hào)的Hilbert時(shí)頻譜在某時(shí)刻有畸變，但尖峰是離散稀疏的。噪聲Hilbert時(shí)頻譜與其他信號(hào)相比存在顯著區(qū)別。EMD每分解出1個(gè)IMF，就計(jì)算它的Hilbert時(shí)頻譜。IMF在頻率域是正交的，每個(gè)IMF代表了觀(guān)測(cè)信號(hào)中不同成分的瞬時(shí)頻率。依據(jù)噪聲瞬時(shí)頻率與其他信?的不同，選擇與噪聲Hilbert時(shí)頻譜近似的IMF分量，當(dāng)出現(xiàn)平緩時(shí)頻譜或突變時(shí)頻譜時(shí)，EMD分解停止，取所得I

8、MF的組合作為觀(guān)測(cè)信號(hào)中噪聲的表征分量?！　astICA算法　　FastICA是一種快速的尋優(yōu)迭代算法，基于負(fù)熵的FastICA算法迭代步驟如下：　?、賹?duì)觀(guān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行去均值和白化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的；　?、谶x擇要估計(jì)的源信號(hào)的個(gè)數(shù)；　　3實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析　　原始胃電信號(hào)為了充分發(fā)揮“教學(xué)點(diǎn)數(shù)字教育資源全覆蓋”項(xiàng)目設(shè)備的作用，我們不僅把資源運(yùn)用于課堂教學(xué)，還利用系統(tǒng)的特色欄目