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电子科技大学:《生物医学信号处理 Biomedical Signal Processing》课程教学资源(案例教学)蛋白质信号处理 Deep-Kcr - accurate detection of lysine crotonylation sites using deep learning method
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4.1快速傅里叶变换(FFT)分析(Fast Fourier Transform (FFT)analysis 信号处理采取以下步骤:
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(1)散点图概述 (2)散点图在回归分析中的应用 (3)散点图在HRV分析中的应用 (4)双信息图概述 (5)双信息图在心泵功能分析中的应用
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(1)频域分析方法概述 (2)简单信号和复杂信号 (3)FFT算法和自回归模型(AR)算法 (4)频域的相关性分析(Coherence) (5)频谱分析举例-脑电频域分析
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运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式
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一、随机信号基本概念 二、信号的幅值域分析 三、相关分析及其应用 四、功率谱分析及其应用
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(1)叠加法改善信号质量的统计学依据 (2)诱发脑电、希氏束电位和运动电位的叠加方法 (3)用自相关法检测外周神经放电中的周期性信号
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复旦大学:《生理学》课程教学资源(PPT课件)医学信号处理的原理和方法——从噪声中提取有用信息
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复旦大学:《生理学》课程教学资源(PPT课件)医学信号处理的原理和方法——原始信号的改善
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中国科学技术大学:《电子技术基础》课程教学资源(课件讲稿,模拟电路部分)第九章 信号处理与信号产生电路(滤波电路的基本概念)
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