一种改进的FastICA算法在胎儿心电提取中的应用

袁丽; 吴水才; 袁延超

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一种改进的FastICA算法在胎儿心电提取中的应用

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目的为了改进传统FastICA算法对初始权值较敏感的问题,本文提出一种基于超松弛因子改进的FastICA算法来提取胎儿心电.方法首先对DaISy数据库中的母体腹部混合信号进行中心化和白化处理,去除信号间的相关性;然后在牛顿迭代算法中引入超松弛因子对随机产生的初始权值进行处理,再用改进FastICA算法提取胎儿心电;最后对胎儿心电信号的提取结果通过可视化的波形和量化指标进行评估.结果实验结果显示该算法平均迭代次数由改进前的55次降到15次,信噪比也得到提高,并且改进后算法提取出来的胎儿心电几乎不掺杂母体心电.结论基于超松弛因子改进的FastICA算法,在保持收敛速度的同时,放宽了对初始权值的要求,避免了收敛不平衡,减少了迭代次数,可以提取出比较清晰的胎儿心电.

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来源
《北京生物医学工程》 |2018年第5期|488-493|共6页
作者
袁丽; 吴水才; 袁延超;
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作者单位

北京工业大学生命科学与生物工程学院北京 100124;

北京工业大学生命科学与生物工程学院北京 100124;

北京工业大学生命科学与生物工程学院北京 100124;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物信息、生物控制;
关键词
超松弛因子; FastICA; 胎儿心电; 算法; 信噪比;

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