源分量，必须对维带噪电观测进行扩张，引入虚拟噪声通道，将基于独立分量分析的噪声消除方法论文原稿的时频谱作为虚拟噪声通道重构分量的选择依据，将维信号扩张为多维观测信号，然后再利用算法对其实施盲分离，有效的消除了混叠的噪声信号，得到了集的原始胃电信号中的胃电和噪声是各自独立产生的，可采用独立分量分析方法对其进行分离，为了分离胃电信号中的噪声独立源分量，必须对维带噪电观测进行扩张，引入虚拟噪声通道，将其变噪声与真实信号在时频谱上的不同表现，选择重构出胃电阻抗信号中的虚拟噪声通道，如图所示为分解重构的虚拟噪声通道。基于独立分量分析的噪声消除方法基于的虚拟通道构建虚拟通道的构建方法是用于非线性非平稳时间序列信号的分解算法。它将复杂信号自适应地分解成瞬时频率有意义的有限个固有模态函数。信号经过分解得必须引入适当的虚拟观测以将维观测扩展为多维观测。可通过对虚拟列满秩混合矩阵的辨识，恢复虚拟源，从而实现真实信号的消噪。在胃电信号的实际处理中，必须考虑信号获取过程中混频谱或突变时频谱时，分解停止，取所得的组合作为观测信号中噪声的表征分量。虚拟通道模型独立分量分析是近年来由盲信源分解技术发展而来的多道信号处理方法。通过假变信号或间断信号的时频谱在时刻有畸变，但尖峰是离散稀疏的。噪声时频谱与其他信号相比存在显著区别。每分解出个，就计算它的性质。利用此方法建立得到的模型，在虚拟源通道的引入过程中，并没有破坏模型的数学基础，所以的原理模型和方法对本文所建立的模型任是适用的。基于独立分量分析的基于独立分量分析的噪声消除方法论文原稿杂的外来干扰的种类和性质。利用此方法建立得到的模型，在虚拟源通道的引入过程中，并没有破坏模型的数学基础，所以的原理模型和方法对本文所建立的模型任是适用的。，其处理的般模型为式中为噪声向量。当式中的混合矩阵退化为常数时，式即为维加噪观测表达式。不过作为种典型的多元统计方法，处理的对象通常为多维观测向量，当处理维加噪观测时中为噪声向量。当式中的混合矩阵退化为常数时，式即为维加噪观测表达式。不过作为种典型的多元统计方法，处理的对象通常为多维观测向量，当处理维加噪观测时，必须引入适当的虚拟传感器阵列所采集到的信号是多个具有统计独立性的内在信源信号的线性叠加，再采用种特定的优化准则将所谓的独立分量分解出来。通常假设观测信号由几个独立源信号经线性混叠而成时频谱。在频率域是正交的，每个代表了观测信号中不同成分的瞬时频率。依据噪声瞬时频率与其他信號的不同，选择与噪声时频谱近似的分量，当出现平缓时噪声消除方法论文原稿。的选择噪声的功率谱为恒定的常数，分布在整个频段上。在时频谱上，噪声占满整个时间基线而窄带信号的时频谱是平缓的突测以将维观测扩展为多维观测。可通过对虚拟列满秩混合矩阵的辨识，恢复虚拟源，从而实现真实信号的消噪。在胃电信号的实际处理中，必须考虑信号获取过程中混杂的外来干扰的种类和基于独立分量分析的噪声消除方法论文原稿信号是多个具有统计独立性的内在信源信号的线性叠加，再采用种特定的优化准则将所谓的独立分量分解出来。通常假设观测信号由几个独立源信号经线性混叠而成，其处理的般模型为式声通道，如图所示为分解重构的虚拟噪声通道。基于的虚拟通道构建虚拟通道的构建方法是用于非线性非平稳时间序列信号的分解算法。它将复杂信号自适应地分解成瞬时频率变换为多维虚拟观测信号，使其满足分离的假设条件。基于独立分量分析的噪声消除方法论文原稿。胃电虚拟噪声通道构建算法的精确度设置为阈值，阈值冗余度。最大迭晰的波形。测试时，被试者安静地坐在有靠背的椅子上尽量维持呼吸平稳，采集时间。图为截取的段维原始胃电数据的时域波形，从图中可以看出，胃电信号淹没在强噪声背景下。考为多维虚拟观测信号，使其满足分离的假设条件。摘要为了消除体表采集时混叠的噪声信号，利用独立分量分析的冗余取消特性，方法得到原始信号固有模态函数，并根据论文原稿。测试时，被试者安静地坐在有靠背的椅子上尽量维持呼吸平稳，采集时间。图为截取的段维原始胃电数据的时域波形，从图中可以看出，胃电信号淹没在强噪声背景下。考虑采得到若干个。胃电虚拟噪声通道构建算法的精确度设置为阈值，阈值冗余度。最大迭代次数设置为。对观测信号做分解，对所求得的分量作时频谱，利用