由于无需利用马尔科夫链反复采样,无需在学习过程中进行推断,没有复杂的变分 下界,能够避开近似计算棘手的概率难题。在理论上,GAN 能训练任何一种生成器网 络,尤其适用于图像处理方面。本作品采用心跳信号的时域图作为输入,用生成对抗网络进行去噪。
基于毫米波雷达的生命体特征提取。在获得生命体特征信号后利用vmd算法将信号分离为心跳信号和呼吸信号;利用生成对抗网络对心跳信号进行去噪,以获得较为纯净的心跳信号。
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