简介:ECGisanimportanttoolfortheprimarydiagnosisofheartdiseases,whichshowstheelectrophysiologyoftheheart.Inourmethod,asinglematernalabdominalECGsignalistakenasaninputsignalandthematernalP-QRS-Tcomplexesoforiginalsignalisaveragedandrepeatedandtakenasareferencesignal.LMSandRLSadaptivefiltersalgorithmsareapplied.TheresultsshowedthatthefetalECGshavebeensuccessfullydetected.TheaccuracyofDaisydatabasewasupto84%ofLMSand88%ofRLSwhilePhysioNetwasupto98%and96%forLMSandRLSrespectively.
简介:新奇接收装置在这份报纸被建议使用盲目适应多用户察觉(泥)以高速度处理多重存取的干扰(MAI)和内部标志的干扰(ISI)的存在的技术跳跃时间极端宽带(TH-UWB)系统。接收装置第一采用抑制递归的最少的广场常数模量算法(RLS-CMA)为消除MAI和ISI进行适应decorrelation,然后使用设计近似subspace与放气(PASTd)追踪发射隧道评价的算法,做联合的最大的比率(MRC)并且加噪音比率(SINR)改进信号到干扰。建议接收装置能在所有四IEEE的UWB隧道下面很快去集中的模拟结果表演当模特儿,位错误比率(BER)性能比传统的接收装置和耙子接收装置的好。
简介:根据混沌序列产生的确定性和非线性机制,基于Volterra级数和RLS算法,提出了一种少参数二阶非线性滤波算法用于混沌时间序列的自适应预测。仿真结果表明,这种非线性自适应滤波器能有效地预测一些超混沌序列,而且该滤波器的一步均方误差性能明显高于其他基于Volterra级数的NLMS算法,表明该算法具有良好的收敛性能。