基于EKF+EKS的BCG动态高斯模型滤波研究

• 作者: 刘振丙 王子民 甘智宇
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 心冲击图信号 扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼平滑 高斯核函数
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 197-204
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 5246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.034

摘要

心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号属于微弱信号,现实采集的BCG信号通常包含采集环境干扰和个体差异,因此缺乏健康个体的BCG信号模板和适用于BCG信号的降噪方法.提出一种基于高斯核函数的动态BCG信号模型,在动态高斯模型的基础上,应用扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波平滑对BCG信号进行复合滤波.该模型提供健康个体的BCG信号,包括H波、I波、J波、k波、L波和M波特征.经联合扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼平滑滤波后的BCG信号比其他传统滤波器滤波后的BCG信号信噪比更高.基于动态高斯模型合成的BCG信号能完整表达健康个体的BCG信号特征,联合扩展卡尔曼滤波和扩展卡尔曼平滑的复合滤波,对BCG信号的滤波达到了更好的降噪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振丙	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	40	122	7.0	9.0
2	王子民	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	17	27	4.0	4.0
11	甘智宇	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0