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公开(公告)号：CN113786191B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111104588.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于多通道奇异谱分析的心冲击信号去噪方法属人体生理信号处理技术领域，本发明通过计算STA/LTA比值来获取心跳模板信号，利用模板与心冲击信号的相关性，将心冲击信号分割重建为一个空间结构具备连续性、且信号成分的秩已知的矩阵，使用多通道奇异谱分析分解矩阵，利用信号成分的低秩性与结构连续的相似性，直接选择与秩数相等数量的奇异值重构矩阵，使信号成分与噪声分离，再逆变换为一维心冲击信号。本发明能有效滤除心冲击信号监测系统在采集信号过程中受到的噪声干扰，在有效压制噪声的同时，还可恢复信号中波形失真、缺失的部分，进一步提高信号质量，同时避免重构信号时不易选择哪些奇异值属于信号成分的问题。
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公开(公告)号：CN113093282A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110415921.4
申请日：2021-04-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于几何模态特征并行网络的沙漠数据消噪方法，属于地球物理技术领域。利用几何模态分解实现含噪数据不同形态和不同频段的特征划分，将各模态数据同时经过多组并行消噪网络，实现模态内噪声分量的深入消减，最后将所有网络的输出求和得到消噪结果。本发明为增强网络适应性并确保数据集完备性，采用由简到繁的方式构建信号训练集，而噪声训练集从实际沙漠噪声数据中截取获得，合成数据和实际沙漠资料的实验结果充分表明本发明在沙漠复杂随机噪声压制及弱信号恢复方面的优势。
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公开(公告)号：CN113786191A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111104588.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于多通道奇异谱分析的心冲击信号去噪方法属人体生理信号处理技术领域，本发明通过计算STA/LTA比值来获取心跳模板信号，利用模板与心冲击信号的相关性，将心冲击信号分割重建为一个空间结构具备连续性、且信号成分的秩已知的矩阵，使用多通道奇异谱分析分解矩阵，利用信号成分的低秩性与结构连续的相似性，直接选择与秩数相等数量的奇异值重构矩阵，使信号成分与噪声分离，再逆变换为一维心冲击信号。本发明能有效滤除心冲击信号监测系统在采集信号过程中受到的噪声干扰，在有效压制噪声的同时，还可恢复信号中波形失真、缺失的部分，进一步提高信号质量，同时避免重构信号时不易选择哪些奇异值属于信号成分的问题。
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