现代制造工程
現代製造工程
현대제조공정
Modern Manufacturing Engineering
2015年
8期
132-135,156
,共5页
小波包分析%神经网络%非高斯噪声%心电信号
小波包分析%神經網絡%非高斯譟聲%心電信號
소파포분석%신경망락%비고사조성%심전신호
wavelet packet analysis%neural network%non-Gaussian noise%ECG signal
为了改善非高斯噪声背景下信号的检测性能,将粒子群算法优化的神经网络(PSO-BP)和滤波器组重构的小波包变换(WPT)相融合,提出一种改进小波包神经网络(WPT-BP)的信号检测方法.首先选用Ackley函数验证PSO-BP具有较强的函数极值寻优能力,然后采用仿真信号序列检验改进WPT-BP检测信号的有效性,最后利用改进WPT-BP方法对MIT/BIH心律失常数据库中的心电(ECG)信号进行消噪.MATLAB仿真结果表明,改进WPT-BP在非高斯噪声且信噪比较低的情况下具有良好的消噪能力,是一种非常有效的信号检测方法.
為瞭改善非高斯譟聲揹景下信號的檢測性能,將粒子群算法優化的神經網絡(PSO-BP)和濾波器組重構的小波包變換(WPT)相融閤,提齣一種改進小波包神經網絡(WPT-BP)的信號檢測方法.首先選用Ackley函數驗證PSO-BP具有較彊的函數極值尋優能力,然後採用倣真信號序列檢驗改進WPT-BP檢測信號的有效性,最後利用改進WPT-BP方法對MIT/BIH心律失常數據庫中的心電(ECG)信號進行消譟.MATLAB倣真結果錶明,改進WPT-BP在非高斯譟聲且信譟比較低的情況下具有良好的消譟能力,是一種非常有效的信號檢測方法.
위료개선비고사조성배경하신호적검측성능,장입자군산법우화적신경망락(PSO-BP)화려파기조중구적소파포변환(WPT)상융합,제출일충개진소파포신경망락(WPT-BP)적신호검측방법.수선선용Ackley함수험증PSO-BP구유교강적함수겁치심우능력,연후채용방진신호서렬검험개진WPT-BP검측신호적유효성,최후이용개진WPT-BP방법대MIT/BIH심률실상수거고중적심전(ECG)신호진행소조.MATLAB방진결과표명,개진WPT-BP재비고사조성차신조비교저적정황하구유량호적소조능력,시일충비상유효적신호검측방법.
