基于径向基函数神经网络的胎儿心电提取

针对胎儿心电难以提取问题,提出一种从母体腹壁混合信号中提取胎儿心电的方法.利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络估计母体心电信号传导至腹壁的非线性变换,将非线性变换后的母体心电信号从腹壁混合信号中减去,再通过小波包去噪技术抑制胎儿心电的基线漂移和噪声,得到清晰的胎儿心电.应用临床心电数据完成实验,在胎儿心电和母体心电QRS波完全重叠情况下,提取出清晰的胎儿心电.实验结果验证了方法的有效性.     

一种改进的非线性PCA胎儿心电信号提取算法

传统非线性主分量分析(PCA)算法在提取胎儿心电信号(FECG)时,对信道参数变化的跟踪能力较差,为有效地跟踪信道参数的变化,快速提取胎儿心电信号,提出一种通过预测误差调整遗忘因子的非线性PCA算法.该算法具有收敛速度快,参数估计误差小的优点.仿真结果表明,该算法与传统算法相比,可以快速有效地抑制掉母亲心电信号(MECG)和各种噪声,提取更清晰的胎儿心电信号.     

基于小波变换的心电信号处理研究

在简述小波变换理论发展的基础上,介绍了心电信号的主要特点和研究内容,从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状:一是去噪,着重介绍了小波阈值消噪的研究成果,概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状;二是波形检测和特征提取,着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状,以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后,展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。     

基于小波的ECG信号噪声消除

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号。因而提出利用一种非线性的消噪方法，根据心电信号与噪声奇异点在小波变换下不同性质进行滤波。给出了具体的算法和试验结果。理论分析和实验表明，这种方法在改善信噪比同时又能保持相当主的时间分辨率，而且特别适合时变信号和突变信号的消噪。     

心电信号中R波的小波探测法

心电信号中的R波是心室除极时所产生的电位突奕，是典型的峰值奇异信号。笔者研究了小波变换对心电信号R波峰值奇异点的精确检测机理，分析了Mexican hat小波特有的时域特性，该小波具有任意阶连续性、对称性和指数衰减，具有零阶和一阶消失矩。因此Mexican hat小波基对R波具有良好的定位特性和分析精度。通过MIT／BIH（Massachusetts Institute of Technology/Boston's Beth Israel Hopital）心电数据库的测试和应用实例的验证，即使在有严重噪声干扰的情况下，该方法也很容易实现对R波的准确检测和精确定位，具有相当高的定位精度（定位误差不大于1个采样点，约80％能准确定位）和分析精度（不存在累计误差），同时具有较高的实时性，可以实现R波产时检测和分析。     

非侵入式胎儿心电信号的R波检测方法

采用非侵入式方法从母体腹部采集的胎儿心电信号(FECG),由于信号微弱并受到母体心电信号和噪声的干扰,要准确识别出FECG的R波非常困难.本文通过对从母体腹部表面采集的信号进行二进小波变换,并用模极大值法确定信号奇异值点的位置,根据母体与胎儿心电在模极大值上的差异,识别出胎儿心电信号的R波.此方法在MIT Physio Net/Cin C 2013挑战竞赛公布的标准数据进行了实验,并参加了SET-B数据集的挑战,根据MIT竞赛平台公布的结果,此方法从母体腹部采集的单通道信号中识别胎儿心电信号R波的准确率达到93.8%.     

基于小波分析和RBF神经网络的铜价预测

提出一种非线性时间序列预测方法,即把小波分析结合RBF神经网络预测方法对非线性时间序列进行预测。对铜价的预测结果表明,该方法比单纯的小波预测或单纯的RBF网络预测精度高,可以很好的应用于某些非线性时间序列的预测中。     

基于小波神经网络的混沌模式提取

分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法。利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来。     

一种基于体震信号的快速ICA胎儿心搏信号提取方法

常规胎儿心搏检测方法为胎儿心电信号检测,针对其需要在母体体表粘附多个电极,对检测环境和受试者的状态要求较高等问题,提出一种应用快速独立分量分析算法提取胎儿心搏信号的方法.该方法利用体震信号无需在体表安装电极的非接触检测优势,通过对母体体震信号主成分的分析,获取胎儿心搏成分分量,更适用于日常家庭无感监测的要求.通过采集45组母体体震信号及同步胎儿心电信号,验证算法的准确率为91.3%.     

动态心电数据的小波网络压缩算法

研究了心电信号的非平稳过程特性,从时间序列建模角度分析动态心电数据表示模型和压缩算法。采用小波网络作为建模工具,将原始心电数据映射为小波网络的参数作为数据重构信息,给出压缩/重建的实验结果并分析讨论。研究表明,小波网络压缩算法继承了小波变换和神经网络的优点。具有较好的压缩性能。     

基于小波神经网络的化工安全评估

鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,本文通过对小波神经网络的结构及学习算法的简要介绍,结合神经网络的自学习能力,提出一种充分利用小波变换时频局部化性质的小波神经网络安全评价方法,通过用小波神经网络评价方法与BP神经网络评价方法对某大型炼油化工厂相应原始数据进行分析、对比,表明该小波神经网络评价方法较BP神经网络评价方法收敛迅速,绝对误差小,预测精度高。     

基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断

研究了基于BP神经网络、基于径向基神经网络等的故障诊断方法和原理,并利用小波包分解获得了滚动轴承振动信号的特征向量,进行了详细的故障诊断实验研究,通过实验,比较了基于松散型小波神经网络与紧致型小波神经网络的诊断结果。仿真结果表明,紧致型小波神经网络用于滚动轴承的故障诊断更为有效。     

基于小波和神经网络的石油井架损伤定位研究

针对石油井架单一损伤位置识别问题,结合小波和神经网络分析方法,建立两层BP神经网络,将小波包能量分析得到的归一化能量特征向量作为网络的输入向量,经过网络训练和仿真测试,证明其在识别单一损伤位置时,具有较好的实用性.同时对石油井架相似模型进行了锤击振动试验,说明基于归一化能量特征向量的损伤评价指标可以准确实现石油井架结构损伤位置的定位识别.     

基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

针对常用的BP神经网络须已知结构,且学习算法训练速度慢的缺点,提出一种基于小波包分析与径向基神经网络(RBFNN)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解,归一化作为预处理提取模拟电路的故障特征向量,再将故障特征向量输入到RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本方法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位。     

小波包模糊聚类网络研究及应用

基于小波包变换能够把平稳和非平稳信号根据它们的时频特性分解到不同层次上不同频道内,与模糊数学能够处理工程中的不确定性问题,以及ＭＡＸＮＥＴ聚类结构的网络具有自组织聚类分析的优点,提出了小波包模糊聚类网络．该网络能够处理平稳和非平稳信号的不确定性问题,并且具有自适应、自组织聚类分析功能．最后举例说明了该网络在机械诊断实践中是一种行之有效的智能分类器．     

吸毒者脉象信号的小波与神经网络分析

海洛因吸毒者与正常人脉象信号最显著的区别在于作为时间函数的幅度波形.两者在某特定的时间区域内的幅值及其变化速率均呈现显著的差别.然而,由小波变换所得的脉象信号尺度系数的子分量和小波系数的子分量恰好可以揭示这样的关键特征.应用小波变换的多分辨率分析法对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行分析,利用db2正交小波对每一例脉象信号进行3层分解,取出第3层尺度系数的第6个分量和第3层小波系数的第2个分量的绝对值构成特征向量.设计具有良好性能的概率神经网络对获得的30个特征向量进行自动检测.在网络的设计中,取20个特征向量作为训练样本,另外10个作为测试样本.据此,15例正常人和15例吸毒者全部予以正确地检测出来,检测率达到了100%.     

一种基于小波神经网络的图像融合方法

图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术．通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述．神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题．通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计．仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性．     

基于小波分析的多RBF神经网络轧制力设定模型

带钢热连轧生产过程中,轧制力预设定时的轧制力信号影响因素多、关联复杂,难以建立精确的机理模型.为此,文中应用小波多分辨分析方法,将轧制力分解重构为对应于不同影响因素的子信号,并建立了一个多RBF神经网络模型.模型中每个子网络分别对一个子信号进行建模,最后将各子网络输出综合为轧制力设定信号.各个子信号的影响因素不同,每个子模型输入参数和输出参数亦不同,从而能真实地反映轧制力变化的内在机理,具有明确的物理意义.仿真实验表明,这种建模方法降低了系统维数,能有效提高网络学习能力,轧制力预设定误差率从BP神经网络的10%降低到了5%.     

一种基于NARMAX模型的小波神经网络构造和实现

提出了一种基于NARMAX模型的小波神经网络结构确定和权系数估计算法.采用NARMAX模型和双正交小波函数来构造小波神经网络,识别人脸图像,实验结果表明用本文构造的小波神经网络能提高识别正确率和识别速度.     

一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法

为了有效地对网络进行维护,提高网络性能,预知网络流量可以提前对网络出现的问题采取应对策略,从而对用户提供更好的服务。在神经网络预测模型中把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用共轭梯度下降算法,建立了一个小波神经网络的网络流量预测模型。通过实际流量数据对模型进行仿真,结果显示该模型与神经网络预测模型相比,该网络具有良好的预测效果,网络训练时间短,有效地提高了训练速度。