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摘要：一种基于EEMD‑DFA‑TFPF的心冲击信号降噪方法，该方法使用压电薄膜传感器电路采集BCG信号，并对采集的信号结合集合经验模态分解和时频峰值滤波算法进行处理；本发明提出的技术方案的算法内容易于实现，同时避免了时频峰值滤波窗长的选择不灵活的问题，在信号保真和噪声压制方面得到更好的权衡，降低了有效信号幅值的衰减。
主权项：1.一种基于EEMD-DFA-TFPF的BCG信号去噪方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤1：使用压电薄膜传感器电路采集获得BCG信号数据yn；步骤2：对数据yn采用集合经验模态EEMD算法进行分解，获得模态分量IMFs；步骤3：计算每个模态分量IMFs与原始信号yn的互相关系数，将模态分量分为噪声主导y1n和信号主导y2n两组，保留信号主导分量y2n；步骤4：对噪声为主导的分量y1n采取时频峰值滤波算法去噪，得到分量y′1n；步骤5：将DFA理论引入步骤4得到的分量y′1n，利用DFA理论作为二次筛选的指标；步骤6：由步骤3与步骤4得到的各个模态中有效信号成分的估计值，将这些估计值和剩余模态相加得到EEMD-DFA-TFPF处理的最终结果。
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百度查询： 吉林大学 一种基于EEMD-DFA-TFPF的心冲击信号降噪方法
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