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天线可以改变中心频率吗
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用CC1101做发射芯片，设置在433M，ASK，假如不加50O天线的话，可以正常通讯并且用频谱分析仪测试其中心频率出现在433M，假如我加了50O的弹簧天线后，通讯不正常并且中心频率出现在436M左右，有没有大侠可以解释下为什么？？
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不能说&假如“，应该是你是否实际去做了，不应该出现中心频率变化这么大，除非是装配或测试方法导致频率变化这么大。
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电线和电容电感的匹配也会影响发射频率的。
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用这种TRANSMITTER，RFOUT输出的频率应该已经固定了，除非是和其他频率互调了，楼主应该首先关注436M频率上的信息和正常信息是否一致，是不是只有频点偏移了，其他信息都一样。如果只是在436上有功率，而细节已经乱七八糟了，那么就是天线附近的问题。如果不是，那么建议楼主多确认一下，比如把天线换成50欧姆电阻试试看频点是不是一致，然后调整电阻值，看看频率是不是也跟随着变化。还有单片机有没有复位跑飞什么的，应该能有新发现，也许问题不在50欧姆的天线上。
在上班，写的比较混乱。
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多谢4楼，我想还是先确认下436M下信息是否一致，是否只是中心频率的漂移？
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1.将接收平台接收中心频率调整到436M,可以接收到数据,所以信息应该还是完整的.
2.不管我是焊50O天线还是一根导线,发射出来的信号经频谱测试中心频率都在436M。
除非我什么都不焊，中心频率会在433M，
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假如我加了50O的弹簧天线后，通讯不正常并且中心频率出现在436M左右，有没有大侠可以解释下为什么？？--------到天线的阻抗未匹配或該弹簧天线的諧振点不在434MHz,并造成自激而干扰到XTAL才使频率偏移。加大匹配回路之电感或电容。
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全部实测的结果。我也想像不出啊。
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ling631220
麻烦将LAYOUT图，和装配的照片贴出来看看。
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发射频率应该不会改变，变化的是频谱能量的分布范围，如果说发射频率确实改变则是电路设计的问题。
，站内信、QQ、邮件等仅供业务或私人用途使用，不对技术问题单独解答。
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天线的阻抗可以用天线分析仪测：
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这台仪器不错，&&我买的13.56MHz的天线，但是用网络分析仪 扫频时发现S11参数的最低点在38M附近，是怎么回事？& & S11参数的最低点不应该在13.56M 处出现吗？
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天线辐射干扰到CC1101的工作了，应该从原理图、PCB找问题。
开发过的产品有：OBD汽车故障读码卡/汽车故障诊断仪/卫星定位汽车行驶记录仪/卫星定位汽车无线终端/卫星定位个人无线终端/汽车DVR视频监控系统；
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楼上说的对。 可能原理图上有问题。
不定期有无线通信和工业电子产品开发项目外包。 希望和踏实靠谱的电子工程师交流，大家认识一下，保持联系。如果你有合适的半成品想考虑合作商业化或者销售也可
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lapplegirl 发表于
这台仪器不错，&&我买的13.56MHz的天线，但是用网络分析仪 扫频时发现S11参数的最低点在38M附近，是怎么回事？& & S11参数的最低点不应该在13.56M 处出现吗？
如果测试方法没有错，那么可能天线谐振频率偏移了
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应该是其他原因引起了频偏差，与天线本身没有什么影响
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心音信号去噪及征值提取的研究
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本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《心音信号去噪及特征值提取的研究》是
本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的
内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的
研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声
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作者签名：
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部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇
编学位论文。
作者签名：登垒妻
与心脏疾病有关的有用信息可以在心音中反映出来，如冠状动脉狭窄会在
心音的舒张期产生杂音。因此，心音检测对临床医生诊断心脏疾病具有很大的
辅助作用。
在心音的采集过程中，噪声的引入是不可避免的。要对心音信号进行正确
识别，首先要对采集到的心音样本信号进行降噪处理。针对心音信号的非平稳
性，本课题分析了时频方法、小波分析等方法在心音信号处理中的应用，引入
了双自适应提升小波算法，即在提升过程中采用自适应的方法设计更新算子和
预测算子。同时，为了克服软、硬阈值函数的缺点，还引入了一种改进的阈值
函数。将双自适应性提升小波变换和改进的阈值函数结合，对采集到的心音信
号进行降噪处理，取得了良好的效果。
特征值的选取也是对心音信号进行正确自动识别的关键，本课题采用HHT
分析对去噪后的心音信号提取时域和频域方面的特征值，采用自适应提升小波
包变换提取归一化频带能量方面的特征值并根据这些特征值采用支持向量机对
五种心音信号进行了分类识别，识别率达到97．1％。
关键词：心音去噪特征值提取分类识别
．nleusefulinformationrelatedtoheartdiseasec姐bereflectedintheheansound
noiseinheartsoundsdiastolic．
signals．suchcoronary produce
sounddetectionforclinicaldoctors
heartdiseasehasa
Therefore，heart
diagnosing
supplementary
Inthecourse
willbenoises
sound,inevitably，theremerging
ofrecording
正在加载中，请稍后...第３０卷第３期２００９年５月计ＡＣＴＡＭ哪０ＬＯ；作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被；陈天华，韩力群，郑，唐海滔，CHENTian-；北京工商大学信息工程学院,北京,100037计量；ACTAMETROLOGICASINICA200；参考文献(8条)；1.李勇.高小榕.郭爱雯基于连续小波变换的心音信；3.刘军.晋崇英.王威廉心音信号与心电信号
第３０卷第３期２００９年５月计ＡＣＴＡＭ哪０ＬＯＧＩＣＡ量学报ＳＩＮＩＣＡＶ０１．３０．№３Ｍａｙ，２００９基于小波变换的心音信号检测与噪声消除方法陈天华，韩力群，郑或，唐海滔（北京工商大学信息工程学院，北京１０００３７）摘要：利用小波变换多尺度多分辨率的特点对心音信号进行分解，将不同频带的信号显现在小波分解的不同尺度上，在进行信号重构时，通过选择重构系数消除信号中的各种干扰分量，保留心音信号中的有效心音成分获得准确的心音信号，为心音信号的进一步分析、处理和心血管疾病的无创诊断奠定基础。关键词：计量学；心音信号；心音检测；小波变换；信号处理中图分类号：ＴＢ９９文献标识码：Ａ文章编号：１０００－Ｉ１５８（２００９）０３－０２８５－０４ＭｅｔｈｏｄｏｆＨｅａｒｔＳｏｕｎｄＳｉｇｎａｌｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＤｅ?ｎｏｉｓｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＺＨＥＮＧＹｕ，ＴＡＮＧＨａｉ―ｔａｏＣＨＥＮＴｉａｎ－ｈｕａ，ＨＡＮＬｉ－ｑｕｎ，（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓｒａｎｇｅｓｔｏａｄｏｐｔｅｄ，ｗｈｏｓｅｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅａｎｄｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｅｎａｂｌｅｓｉｇｎａｌｓｗｉｔｈｖａｒｉａｎｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｐｐｅａｒｉｎｖａｒｉａｎｔｓｃａｌｅｓ，ｔｏｄｅｃｏｍｐｏｓｅｔｈｅｈｅａｒｔｓｏｕｎｄｓｉｇｎａｌｓ．Ｉｎｓｉｇｎ丑ｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅＵｍｉｌｌａ￡ｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｔｏｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｃｃｕｒａｔｅｏｎｅｃａｎｒｅｔａｉｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｈｅａｒｔｓｏｕｎｄｅｌｅｍｅｎｔｓ．ａｎｄｏｂｔａｉｎｎｏｎ－ｈｅａｒｔｓｏｕｎｄｓｉｇｎａｌｓ，ｌａｙｉｎｇｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｆｕＦｔｈｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｈｅａｒｔｓｏｕｎｄｓｉｇｎａｌｓ，ａｎｄｄｉｓｅａｓｅ．ｉｎｖａｓｉｖｅｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒＫｅｙｗｏｒｄｓ：Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ；Ｈｅａｒｔｓｏｕｎｄｓｉｇｎａｌｓ；Ｈｅａｒｔｓｏｕｎｄｓｉ粤ｌａｌ８ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｓｉ酬ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ理以及研究某些疾病的机理都提供了很有价值的资１引言料。随着现代数字信号处理技术的不断发展，小波分析开始用于心音分析，并取得了许多有用的成果。心音是心脏及心血管系统机械运动状况的反映，它包含了反映心脏及其各个部分之间相互作用的重要生理和病理信息¨Ｊ。心音信号的检测与分析对心血管系统疾病的诊断具有重要意义，信号测试的准确性和可靠性将直接影响心脏病患者的临床心音是在心动周期中，由于心肌收缩和舒张、瓣２心音信号的产生机理膜启闭、血流冲击心室壁和大动脉等因素引起的机械振动通过周围组织传到胸壁而产生的微弱信号【３Ｊ。若心脏的内部物理结构发生变化将直接影响和改变心音信号。因此，心音检测和分析是了解诊断与癔后效果评价。传统的心音检测与分析是医生根据听诊结果来完成的，显然这一过程具有一定的主观性和不稳定性，准确性较差。通过检测和消除心音信号噪声，能够提高心血管疾病的鉴别和诊心脏和大血管状态的一种重要手段。心音包括第一心音（ｓ１）、第二心音（ｓ２），有些情况下，还可监测到断水平嵋Ｊ，对于了解心血管功能，选择治疗，判断病收稿日期：２００８－０７―１７；修回日期：２００８－０９－０４基金项目：北京市科技发展计划（ＫＭ２００７１００１１０１０）作者简介：陈天华（１９６７一）。男，湖南长沙人，北京工商大学副教授，主要从事智能信息处理及计算机测控等方面的研究。万方数据计量学报２００９年５月第三心音（Ｓ３）和第四心音（Ｓ４）。第一心音：相当于心电图上ＱＲＳ波开始后０．０２～０．０４噪声强，由于人体自身信号弱，加之人体又是一个复杂的巨系统，因此信号易受噪声的干扰，如肌电干扰和工频干扰等噪声；频率窄，生物信号频率范围一般较低，心音信号高频成份可达６００Ｈｚ左右，其他生理信号频谱―般更低；随机性强，生物医学信号不仅是随机的，而且是非平稳的。由于生物医学信号的这些特点，使得生物医学ｓ，占时０．０８―０．１５ｓ左右，它是由心室收缩、二尖瓣关闭、三尖瓣关闭与心室收缩时血流进入大血管引起的。第一心音的最佳听诊部位在锁骨中线第五肋间隙或在胸骨右缘。第二心音：相当于心电图上Ｔ波尾部，发生在心脏舒张期的开始，频率相对较高，持续时间比第一心音短，约０．０８―０．１２ｓ，是由心室舒张时心室壁振动、主动脉瓣与肺动脉瓣关闭和房室瓣开放时血流自心房进入信号处理成为信号处理技术的一个重要研究和应用领域一Ｊ。本试验数据采集自海军总医院心内科病心室引起的。第二心音的最佳听诊部位在第二肋间隙右侧的主动脉瓣区和左侧的肺动脉瓣区。第三心音：发生在第二心音后０．１―０．２ｓ，占时０．０５―０．０６房，传感器选用ＨＫＹ型新一代传感器，主要性能参数如表ｌ所示。表１心音传感器主要参数表ｓ，频率和振幅低，其产生与血液快速流人心室使心室和瓣膜发生振动有关。一般在儿童较易能听到，因为较易传导到体表。第四心音：由心房收缩引起，也称心房音，相当于心电图Ｐ波后０．１５―０．１８ｓ，振幅低，―般不容易检测到Ｈｊ。该传感器采用新型高分子聚合材料作为识音头，集成化数字信号处理（ＤＳＰ），输出高保真、低阻抗的功率信号，并具有良好的低频响应和抗干扰能力。为提高声源的强度和消除相关噪声，测试时要３心音信号采集由于心音信号包含了有关心脏功能及活动的有求患者静卧，屏住呼吸。此外，对传感器施加适当的压力以提高人体皮肤组织的张力，从而衰减可能存在的低频噪声信号＂Ｊ。心音信号检测系统结构如图１所示，通过传感器探头检测人体心音信号，放大器对所监测的微弱心音信号进行放大，经１２位Ａ／Ｄ用信息，因此通过对心音信号的检测与分析可弥补心脏听诊的不足。由于心音信号是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的人体微弱生物信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术都不同于一般的信号¨Ｊ。人体生物信号由于容易受到人体诸多因素的影响，因而具有一般信号所没有的如下显著特点：转换电路将模拟信号转换为数字信号，然后经串行通信接口将信号送入计算机，由计算机进行数字滤波以消除心音信号噪声，并根据需要对滤波后的信号进行各种分析处理。考虑到后续不同处理的各种可能需要，在采集心音信号时同步采集心电信号。信号弱，例如心电信号通常为１０～５０斗Ｖ范围，脑干听觉诱发响应信号小于ｌ¨Ｖ；心电电极卜－叫ＥＣＧ放大电路输出心音传感嚣ＨＡ／Ｄ转换卜―叫串口遇信卜―叫数字滤波卜―叫ＤＳＰ处理心音放大器图１心音信号检测与滤波框图式中，咖。。（茗）为小波母函数，ｏ为尺度因子，ｂ４心音小波分解算法为时间平移因子，参数ｂ取不同值时小波沿时间轴移动到不同的位置。小波变换提供了一个可调的时间一频率窗，根据小波变换理论可知，小波母函数本是一种重要的信号时频分析方法‘８１，其定义如下：质上相当于一个时间窗和频率窗均可变的窗函数，当尺度因子口改变时，小波的时宽和带宽都发生改瞄’』黑等㈩万方数据变。当分析低频信号时采用较宽的窗，从而可以得到较好的频率分辨率，当分析高频信号时应采用窄第３０卷第３期陈天华等：基于小波变换的心音信号检测与噪声消除方法２８７趴露㈣图２离散小波分解结构图离散二进小波变换及重构可以采用Ｍａｌｌａｔ算法实现旧］，因此，小波变换的分解算法如下：｛ｍ＝∑ｈ（ｍ一２ｋ）ｑ－ｌ’。ｍｋ。＝∑ｇ（ｍ一２ｋ）ｃ，－１ｔ。（４）ｍ＝０，１，２，…，Ⅳ一１式中，勺，。为尺度系数，嘭，ｔ为小波系数，ｈ、ｇ为图２滤波器日和Ｇ的相应系数，歹为小波变换分解层数，Ⅳ为离散采样点数。根据小波变换算法原理，心音信号重构为小波变换分解算法的逆过程，因此，可得对应信号的重构公式如下：‰＝∑％ｌ，ｋｈ（ｍ－２１，）＋∑弓邮ｇ（ｍ一觋）（５）５心音消噪实验根据小波变换理论结合心音信号的特点，选取小波尺度系数为３，采用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ６作为母小波对心音信号进行分解与重构。根据二进小波子带滤波含义，不同的小波分解系数代表不同频段的信号分量。心音信号谱最高频率成分一般为８００Ｈｚ左右，根据奈奎斯特抽样理论，抽样频率应大于ｌ６００Ｈｚ，因此，测试心音数据时采样频率设定为２０００Ｈｚ。根据小波分解算法，将信号频率分为互不重叠的多个分量，各层分解及重构系数与信号频段的对应关系如表２所示。万方数据表２心音信号小波分解成分Ｈｚ１阶肺分量２阶细节艚３阶细节分量３阶轮廓分量频率５００―１０００２５０～５００１２５―２５００～１２５图３是一例正常心音的小波分析图：（ａ）为原始心音信号时域波形，（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）分别为０―１２５Ｈｚ、１２５―２５０Ｈｚ、２５０―５００Ｈｚ、５００～１０００Ｈｚ的信号分量，（ｆ）为重构的心音信号。从图中可以看出，第１和第２心音信号主要集中在０～１２５Ｈｚ的低频段和２５０～５００Ｈｚ的中频段，而２５０～５００Ｈｚ频段和５００―１０００Ｈｚ高频段信号很小。根据心音信号频率分布特点，通常情况下，５００～１０００Ｈｚ及其以上频段的信号分量为测试过程中产生的高频噪声，当噪声比较小时，该频段信号分量接近于零，因此，图（ｆ）的重构信号与原始信号基本相同。图４是一例包含噪声的心音的小波分解与信号重构过程图：（ａ）为含有噪声的原始心音信号，（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）分别为心音信号小波分解各层信号分量，（ｆ）为根据小波重构的消噪心音信号。由图４同样可以看出，虽然心音信号中含有噪声，但作为心音信号主要成分的第１心音和第２心音信号仍主要集中在０～１２５Ｈｚ低频段和１２５～２５０Ｈｚ中频段，在２５０～５００Ｈｚ频段信号非常小，在５００～１０（３０Ｈｚ频段的信号分量比图３（ｅ）要高许多，这是因为该心音信号在测试过程中混杂了较强的噪声，在信号重构过程中，剔除该频段的信号分量则为重构的心音信号，即消噪以后的心音信号。对比图４（ａ）和（ｆ）可知，小波分解的消噪效果非常明显。心脏病已经成为当今世界范围内的一种高发病。在发达国家，心血管系统疾病成为了最为常见的疾病和因病死亡的重要原因之一。因此，心音信号的检测与分析对心血管系统疾病的诊断具有重要意义。心音信号检测的准确性与可靠性将直接影响心脏病患者的诊断效果与治疗评价。心音信号是人体非平稳生理微弱信号，其测试需在安静稳定的环境下按规定程序进行。由于易产生干扰噪声，基于小波变换的分解与信号重构方法可以有效降低心音信号中存在的各种背景噪声，得到准确客观的心音信号，为提高心血管疾病的鉴别和诊断水平奠定基础。因此，基于小波变换的心音信号检测与滤波方法具有广泛的前景和应用价值。６结论２８８计量ｊ一～一▲．▲…．…１ＪＬ…■．…～－’Ｔ１Ｉｒ’Ｉｒ一１．ｏｔ／ｓ＞ｊ各一×０１．０以＞２０琶＿４０｜Ｏ１．０ｔ／ｓＯ１．０ｔ／ｓ０１．０ｔ／ｓＯＩ．Ｏｔ／ｓ图３正常心音信号的小波分解与重构［参考文献】李勇，高小榕，郭爱雯．基于连续小波变换的心音信号时域分析［Ｊ］．清华大学学报，２００１，４１（３）：７７～８０．［２］周静，杨永民．心音信号的时频分析［Ｊ］．重庆大学学报，２００４，２７（４）：１５９～１６２．［３］刘军，晋崇英，王威廉．心音信号与心电信号回放与分析系统［Ｊ］．电子测量技术，２００６，２９（８）：４６―４８．［４］何莹，吴效明，岑人今。等．基于高阶统计量的心音信号分析［Ｊ］．微计算机信息，２００７，２３（２）：２５８―２５９．万方数据学报２００９年５月委引４００１．Ｏｔ／ｓ蛐＞二加。各＿×瑚啪Ｏ１．Ｏｔ／ｓ（ｃ、．…．▲．．一▲…．．一▲Ｌ■．一一一…Ｔ……ｒ一…’一一丫…１Ｉｒ～差。卜－＿＋＿―――?―＿呻４０ｒ（ｄ）２０『芟．２０Ｉ．４０Ｌ―――＿Ｌ――?―Ｌ―――．工―＿――Ｌ―――Ｊ―――＿Ｌ―――一Ｏ１．Ｏｔ／ｓ柏『（ｃ）三：。｜．Ｉ＿Ｉ＿删＿嗍Ｍ＿州＿＿＿删２０｝×?２０｝Ｊ帕Ｌ．．．．．Ｌ．．．．．Ｌ．．．．．Ｌ．．．．．Ｌ――．―．Ｌ．．．．．Ｌ．．．．．ｕＯ１．０ｄｓ４０加＞５Ｏｏ▲．▲一’▲一▲．“ｂ×?２０’ＩＶＴ’ｌ’－４０Ｏ１．Ｏ以图４包含噪声的心音信号小波分解与重构图［５］高清维，李海鹰，庄镇泉，等．基于平稳小波变换的心电信号噪声消除方法［Ｊ］．电子学报，２００３，３１（２）：２３８－２４０．［６］李顺山，庄天戈，李高平，等．心电信号压缩指标的研究［Ｊ］．上海交通大学学报，２００１，３５（５）：７０６―７０９．［７］赵治栋，潘敏，李光，等．ＩＣＡ在心音信号预处理中的应用研究［Ｊ］．传感技术学报，２００３，２：１０３―１０７．［８］曹玉珍，丁北生，吕扬生，等．小波变换用于微分心电信号突变点检测［Ｊ］．天津大学学报，２００４，３５（５）：６０１―６０４．基于小波变换的心音信号检测与噪声消除方法作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：陈天华， 韩力群， 郑， 唐海滔， CHEN Tian-hua， HAN Li-qun， ZHENG Yu， TANGHai-tao北京工商大学信息工程学院,北京,100037计量学报ACTA METROLOGICA SINICA)0次 参考文献(8条) 1.李勇.高小榕.郭爱雯 基于连续小波变换的心音信号时域分析[期刊论文]-清华大学学报 .周静.杨永民 心音信号的时频分析[期刊论文]-重庆大学学报 2004(04)3.刘军.晋崇英.王威廉 心音信号与心电信号回放与分析系统[期刊论文]-电子测量技术 .何莹.吴效明.岑人今 基于高阶统计量的心音信号分析[期刊论文]-微计算机信息 .高清维.李海鹰.庄镇泉 基于平稳小波变换的心电信号噪声消除方法[期刊论文]-电子学报 .李顺山.庄天戈.李高平 心电信号压缩指标的研究[期刊论文]-上海交通大学学报 .赵治栋.潘敏.李光 ICA在心音信号预处理中的应用研究[期刊论文]-传感技术学报 20038.曹玉珍.丁北生.吕扬生 小波变换用于微分心电信号突变点检测[期刊论文]-天津大学学报 2004(05)
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