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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法，所述方法包括：使用传感器采集多通道静息态心磁信号，去除高频干扰和基线漂移，对心磁信号进行时序分割和标准化处理；通过独立成分分析算法，计算出心磁信号各个独立分量，并进行目视检查得到标注信息。对每个独立成分进行滑动窗口裁剪处理和频谱分析；基于时域和频域独立成分数据集进行特征提取；将时域独立成分数据集与提取特征输入时序分类网络，标注信息作为标签进行训练，得到自动独立成分分析模型。该方法提供了一种心磁信号的标准化、自动化的预处理流程，能够应用于复杂的使用场景，处理流程简单，自动化程度高，鲁棒性好，灵活性强，有着较高的医学应用价值。
主权项：1.一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法，其特征在于，针对心磁信号分解出的各个独立成分，自动识别信号源和噪声源，具体包括以下步骤：S10：使用传感器采集多通道静息态心磁信号，去除高频干扰和基线漂移，对心磁信号进行时序分割和标准化处理；S20：通过独立成分分析算法，计算出心磁信号各个独立成分，并进行目视检查得到标注信息，对每个独立成分进行滑动窗口裁剪处理和频谱分析，得到包含时域和频域信息的独立成分数据集；S30：基于包含时域和频域信息的独立成分数据集进行特征提取；S40：将独立成分数据集与步骤S30提取的特征输入时序分类网络，将所述标注信息作为标签训练时序分类网络，最终得到自动独立成分分析模型，实现基于独立成分分析的心磁信号自动降噪；所述时序分类网络包括基于可变形卷积神经网络DCNN和长短期记忆神经网络LSTM的内部特征提取器和基于树突网络DD的外部特征融合器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于独立成分分析的心磁信号自动降噪方法
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