【摘 要】
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为了快速、实时、准确地分离由非接触人体生理信号监测系统所采集到的信号,将快速互补集合经验模态分解（fast complementary ensemble empirical mode decomposition,FCEEMD）引
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为了快速、实时、准确地分离由非接触人体生理信号监测系统所采集到的信号,将快速互补集合经验模态分解（fast complementary ensemble empirical mode decomposition,FCEEMD）引入到人体生理信号处理领域,在原始信号中成对添加符号相反的白噪声信号,并对其进行经验模态分解（EMD）,获得有限个固有模态函数（IMFs）进而实现原始信号的分离,使用固定筛分次数停止准则以保证该算法的快速实时性;仿真算例和实际实验都表明,该算法可有效解决模态混叠,快速获得准确的心跳信
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