作者:叶学松,康锋,王平 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2003年第01期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2003010040 DOC编号:DOCCGJS2003010049 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《ICA在心音信号预处理中的应用研究》PDF+DOC2003年第02期 赵治栋,潘敏,李光,陈裕泉 《一种水下信号采集系统及高分辨波束形成应用》PDF+DOC2016年第04期 郭高峰,陈新华,郑恩明,上官经邦,王萍 《心音信号处理与识别》PDF+DOC1996年第05期 吴延军,徐泾平,赵艳,程敬之 《传感器阵列信号处理的人工神经网络方法》PDF+DOC1995年第01期 蔡煜东,吴伟,宫家文,朱建中,姚林声 《传感器阵列信号处理的人工神经网络方法》PDF+DOC 蔡煜东,吴伟,宫家文,朱建中,姚林声 《基于独立分量分析的缺陷信号串扰消除》PDF+DOC2010年第05期 查君君,何辅云 《ICA及其在气液两相流辨识中的应用》PDF+DOC2009年第01期 刘洪林,李海山 《基于ICA的主、被动雷达抗干扰性能研究》PDF+DOC2007年第01期 黄健喜,计征宇,黄顺吉 《基于ICA和ES-SVM的油气两相流空隙率测量》PDF+DOC2007年第04期 彭佩星,王保良,李海青 《匹配滤波和ICA消除触觉传感器工频噪声》PDF+DOC2013年第S2期 席旭刚,朱海港,高发荣,高云园
  • 通过研究冠脉血流动力学和心脏心音产生的机理 ,首次提出了将独立分量分析 (ICA)方法应用于心音信号处理并达到自动检测冠心病的目的。在本系统中 ,信号采集系统采用了高灵敏度传感器列阵对正常人及冠心病患者胸部的多个部位进行检测 ,经预处理后的信号最后通过计算机进行数据采集。应用独立分量分析的方法将心脏舒张期的心音信号进行分离 ,并将各心音分量的统计特征参数作为输入参量输入到径向基函数网络 (RBF网络 )进行训练和识别。实验结果说明 ,独立分量分析结合人工神经网络的心音信号的分析方法是一种较为有效的诊断冠状动脉疾病的无创伤方法

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