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心电信号检测与分类算法的研究
- （1）心电信号预处理 心电信号是一种低频且含有众多噪声干扰的信号。针对心电信号存在的 噪声干扰问题，本文采用了平稳小波变换结合双变量阈值的方法对其进行去 噪处理。通过对心电信号进行八层平稳小波变换，得到不同的小波系数，采 用双变量阈值函数表达式对其进行处理得到新的小波系数，最后进行逆平稳 小波变换实现小波重构，完成心电信号去噪。Matlab 仿真结果显示，本文算 法的准确率较高，信噪比达到 84.5934dB。 （2）心电信号波形识别 反映心电信号的特征部分往往是信号的突变点，因此需
IMCRA111
- IMCRA(Improved?Minima Controlled Recursive Averaging，IMCRA)，它们虽然保证了噪声谱估计的准确性，但在追踪带噪语音平滑功率谱最小值时采用了固定时间窗，因此，在噪声突变的情况下，估计的噪声谱存在很长的延时。(IMCRA, Although they ensure the accuracy of noise spectrum estimation, they use a fixed time window to track the minimu
奇异值确定K
- 根据奇异值分解出来的奇异值，画出奇异值分布曲线，根据公式算出奇异值的突变点，此时突变点即是VMD分解分量数的K值(According to the singular value decomposed by singular value, the distribution curve of singular value is drawn, and the mutation point of singular value is calculated according to the formula.
M-K代码
- M-K法广泛用于序列的趋势分析和突变检验，结合其他方法对变量的不确定性进行分析
matlab代码
- 这个是ICSS算法在Matlab中实现的代码，大家可以试试哦，ICSS算法应用于寻找时间序列中的结构突变点
GBO加了柯西莱维
- 利用柯西突变策略和莱维飞行策略来提高GBO算法的开发和探索能力(The Cauchy mutation strategy and Levy flight strategy are used to improve the development and exploration ability of GBO algorithm)
GBO加了改进的算法
- 利用柯西、高斯、莱维三种突变策略改进GBO算法，通过测试结果表明，改进的算法有了显著性的提高。(Three mutation strategies of Cauchy, Gauss and Levy are used to improve the GBO algorithm, and the test results show that the improved algorithm has a significant improvement.)