【摘 要】
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心电信号是一种非平稳的低频微弱信号，与干扰噪声具有较强的时频耦合．经典的滤波方法难以实现有效的信噪分离．提出了一种基于分数阶傅立叶域的LMS自适应滤波算法，既结合了适合处
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心电信号是一种非平稳的低频微弱信号，与干扰噪声具有较强的时频耦合．经典的滤波方法难以实现有效的信噪分离．提出了一种基于分数阶傅立叶域的LMS自适应滤波算法，既结合了适合处理非平稳信号和减少时频耦合的特点，又能够有效地提高信噪比．首先将信号进行分数阶傅立叶变换，寻找最优变换域，再利用LMS自适应滤波算法在最优变换域滤波，然后对滤波后的信号进行分数阶傅立叶反变换．通过对MIT—BIH中的心电数据进行Mat—lab仿真，表明信噪比从-6dB提高到14dB，清晰地还原出心电信号的波形及特征点．
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