一种融合小波包分析和神经网络的信号消噪

• 作者: 孙万麟 朱超
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分析 神经网络 非高斯噪声 心电信号
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表/检测/监控
• 页码范围: 132-135,156
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2672字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙万麟	昌吉学院物理系	58	120	6.0	8.0
2	朱超	昌吉学院物理系	24	30	4.0	4.0