CN119453975B 一种基于小波变换与自编码器的ppg信号自适应降噪方法 （中南大学）_第1页
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一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自了一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适和拉格朗日乘子约束调整技术对PPG信号去除高在多维度上精准地还原和评估PPG信号，为驾驶2到多维一致性优化算法；使用多维一致性优化算法对多维高噪声IMF分量进行进一步选择2.根据权利要求1所述的一种基于小波变换与自编3.根据权利要求2所述的一种基于小波变换与4.根据权利要求3所述的一种基于小波变换与自编码器的PP5.根据权利要求4所述的一种基于小波变换与自6.根据权利要求5所述的一种基于小波变换与自编码3保多维高噪声IMF分量的频率一致性，迭代更新多维高噪声IMF分量的参数和拉格朗日乘7.根据权利要求1所述的一种基于小波变换与4[0001]本发明涉及信号自适应降噪技术领域，特别是一种基于小波变换与自编码器的化的非侵入式生物信号测量技术，PPG信号反映了人体血管中血液体积随心脏泵血周期的[0004]本发明中通过构建MAVMD_SWT去噪算法（自适应变分模态分解与平稳小波变换去[0005]本发明提供了一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降噪方法，该方法5子约束调整技术得到多维一致性优化算法；使用多维一致性优化算法对多维高噪声IMF分6[0022]其中，i和j都表示IMF分量索引，o表示频率变量，n表示迭代次数的索引，表示第i个IMF分量在第n+1次迭代中的频谱更新值，表示原始信号的频谱，表示第j个IMF分量在频率域的表示，表示除第i个IMF分量外"表示迭代次数的索引，表示第n+1次迭代的拉格朗日乘第i个IMF分量在第n+1次迭代时的更新值，表示更新后的IMF分表示稀疏性参数，表示第i个隐藏层神经元的实际平7d表示特征的总数表示第k个特征的权重，表示第j个样本的第k个特征的原始输入值，表示第j个[0037]本发明通过构建MAVMD_SWT去噪算法，实现了对多维PPG8[0039]图1为本发明提出的一种基于小波变换与自编码器的PPG信号自适应降噪方法的的步骤具体包括对多维IMF分量分别计算每个维度的峰度和相关系数，将峰度和相关系数9所执行的步骤具体包括对优化多维高噪声IMF分量的每个维度选择小波基，应用平稳小波行的步骤具体包括将去噪后的多维IMF分量和多维无噪声IMF分量重新组合，进行多维重i表示IMF分量索引，表示第i个IMF分量，表示第i个IMF分量的中心[0060]其中，i和j都表示IMF分量索引，o表示频率变量，n表示迭代次数的索引，表示第i个IMF分量在第n+1次迭代中的频谱更新值，表示原始信号的频谱，表示第j个IMF分量在频率域的表示，表示除第i个IMF分量外"表示迭代次数的索引，表示第n+1次迭代的拉格朗日乘表示第i个隐藏层神经元的实际平d表示特征的总数表示第k个特征的权重，表示第j个样本的第k个特征的原始输入值，表示第j个

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