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题名基于改进块贝叶斯学习的多通道心电信号重构
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作者
凌振宝
单君娜
董冉
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机构
吉林大学仪器科学与电气工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第14期5700-5705,共6页
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基金
吉林省科技计划发展项目(20170623019TC)。
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文摘
为提高可穿戴心电监护系统的重构精度,提出了一种结合多测向量模型的块稀疏贝叶斯学习心电信号重构算法,并在算法的求解过程中使用快速边缘似然最大化算法。对MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH噪声测试数据库和PTB诊断数据库中心电信号的实验表明,相比于其他传统的压缩感知重构算法,该算法具有重构精度高、运行时间短的优势;相比于基于单测向量模型的块稀疏贝叶斯算法,该算法的重构精度提高了35%,重构速度提高至原来的8倍;在重构含噪声心电信号的情况下,该算法获得比其他重构算法更好的重构效果。因此,本文算法在可穿戴心电监护系统中具有良好的应用前景。
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关键词
块稀疏贝叶斯学习
多测向量
快速边缘似然最大化
重构
多通道心电信号
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Keywords
block spare Bayesian learning
multiple measurement vector model
reconstruct
fast marginalized likelihood maximization
multi-channel ECG
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用于Nested阵列的多测量矢量DOA估计算法
被引量：1
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作者
王璐
陶海红
李靖
裴悦
智开宇
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
中国电子科技集团公司第五十四研究所
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出处
《无线电工程》
北大核心
2021年第9期879-885,共7页
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基金
中央军事委员会科学技术委员会的创新计划(19-HXXX-01-ZD-006-XXX-XX)
国家重点实验室基金会(61424110302)
国家自然科学基金资助项目(61771015)。
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文摘
Nested阵列协方差矩阵向量化后可认为是单测量矢量(Single Measurement Vector,SMV)模型,基于追踪算法和正交匹配追踪等算法在SMV模型下估计多个信源精度不高。针对这一问题,在空间平滑算法的基础上,提出了一种用于Nested阵列的多测量矢量(Multiple Measurement Vector,MMV)DOA估计算法。将SMV模型转为MMV模型,基于奇异值分解的1范数重构算法进行测向。仿真结果表明,基于所提MMV模型的1范数重构算法能够准确估计出目标数多于阵元个数的信号的波达方向。
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关键词
Nested阵列
多测量矢量模型
1范数重构
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Keywords
Nested array
multiple measurement vector model
1 norm reconstruction
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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