【摘 要】
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心冲击图(BCG)信号中含有睡眠时期的心跳等生理参数,采用非接触式测量,但易受干扰影响应用受限;心电图(ECG)信号应用很广,但采用接触式测量,操作不便.为了实现非接触式测量并监测心电信号,该文将无参数尺度空间法(PSA)引入并与经验小波变换(EWT)算法结合,从BCG信号中分解得到心跳分量,结果表明所提分解方法能有效地从BCG信号中最大限度地分解出心跳信号;并在此基础上通过改进的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)重构出ECG信号.实验结果表明,该文所提信号重构算法能从心跳分量重构恢复出ECG信号,均方根
【机 构】
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哈尔滨工业大学 哈尔滨 150001;华为技术有限公司北京研究所 北京 100095
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心冲击图(BCG)信号中含有睡眠时期的心跳等生理参数,采用非接触式测量,但易受干扰影响应用受限;心电图(ECG)信号应用很广,但采用接触式测量,操作不便.为了实现非接触式测量并监测心电信号,该文将无参数尺度空间法(PSA)引入并与经验小波变换(EWT)算法结合,从BCG信号中分解得到心跳分量,结果表明所提分解方法能有效地从BCG信号中最大限度地分解出心跳信号;并在此基础上通过改进的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)重构出ECG信号.实验结果表明,该文所提信号重构算法能从心跳分量重构恢复出ECG信号,均方根误差为–16.8422 dB.
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