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自动活动检测利用希尔伯特变换

发布的汪东城Doke,

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汪东城本周的选择“自动包络、方差变化和活动与希尔伯特变换检测”通过Hooman Sedghamiz。这个条目的Hooman带回来的记忆从我的研究生院的日子。当时,我是参与实验生物力学。我带的一种测量肌电图(肌电图)代表肌肉活动。根据质量和的位置传感器,测量信号的质量可以有很大区别。从肌电图,我需要确定的频率和持续时间的肌肉激活。当时,我调查了一些不同的方法,从手动检查使用信号处理技术小波。那时我真的要学习和使用小波工具箱。这个函数的Hooman肯定会帮助我完成这个任务。它使用希耳伯特变换、平滑和自适应阈值来识别信号的激活。你可以指定的函数有几个参数:
  • (输入二)平滑窗口长度
  • (第三输入)是否使用自适应阈值
  • (4日输入)信号的最小数量的样品需要高于阈值以被认为是积极的
  • (5日输入)是否要创建一个概要图
负载数据真正的行动= envelop_hilbert_v2(团体,20日,20日假);情节(团体)在情节(行动,“r”)传说(原始信号的,“激活”)
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