Abstract: D. Wang, Z. Cui, W. Chen, Q. Shu (2023)

For the local neighborhood selection problem and subspace partition problem of the original local projective (LP) noise reduction algorithm, an improved LP noise reduction algorithm based on fuzzy recurrence plot and optimal hard threshold criterion is proposed. Firstly, the local neighborhood is determined by fuzzy recurrence plot. Then, the singular value decomposition (SVD) is implemented to local neighborhood matrix, and signal subspace and noise subspace in local neighborhood is partitioned by optimal hard threshold criterion. Finally, the projection for denoising is performed. The denoising results of Lorenz signal show that the proposed algorithm can improve the signal to noise ratio, reduce the mean square error, and recovery the morphological structure of the original attractor. After processing the measured noisy electrocardiogram (ECG) signal, the signal to noise ratio is significantly improved, which shows the effectiveness of the proposed algorithm.

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Local projective noise reduction algorithm based on fuzzy recurrence and optimal hard threshold