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首页> 外文会议>17th International Conference on Digital Signal Processing >Computation time study in biomedical signal processing with Empirical Mode Decomposition: The case of electrocardiogram
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Computation time study in biomedical signal processing with Empirical Mode Decomposition: The case of electrocardiogram

机译：基于经验模态分解的生物医学信号处理中的计算时间研究：以心电图为例

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In this paper, a study of the Empirical Mode Decomposition (EMD) performance is presented in terms of computation time. Smart resource allocation and management in embedded systems are facilitated by signal processing techniques modeling for time scheduling of tasks. Empirical Mode Decomposition computation time is mainly determined by the number of iterations and the size of Intrinsic Mode Functions (IMF) set which are unknown at the beginning of the process. A metric is introduced to include these factors into a single variable of a linear model developed to a priori estimate method's computation time. In the same framework of Empirical Mode Decomposition computation time study the effects of noisy components and the application of preprocessing techniques are evaluated.
机译：本文以计算时间为基础，对经验模态分解（EMD）性能进行了研究。信号处理技术建模有助于嵌入式系统中的智能资源分配和管理，以便对任务进行时间调度。经验模式分解的计算时间主要由迭代次数和固有模式函数（IMF）集的大小确定，这些过程在过程开始时是未知的。引入度量以将这些因素包括到线性模型的单个变量中，该线性模型针对先验估计方法的计算时间而开发。在经验模态分解计算时间的同一框架中，研究了噪声成分的影响并评估了预处理技术的应用。

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