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基于匹配追踪分解和动态加权分类器融合的膝关节振动信号分析。 (英语) Zbl 1275.92041号

总结:膝关节振动(VAG)信号的分析可以为早期检测膝关节病理提供定量指标。除了之前相关研究中开发的统计特征外,我们还提取了两个可分离的特征,即小波匹配追踪分解得到的原子数和时域中用固定阈值检测到的重要信号匝数。为了对89个VAG信号的数据集进行更好的分类,我们应用了一种基于动态加权融合(DWF)方法的新型分类器融合系统来改善分类性能。为了进行比较,还使用了单个最小二乘支持向量机(LS-SVM)和Bagging集成进行分类。基于DWF的分类器融合方法得到的接收机工作特性曲线下的总体准确率(百分比和面积)分别达到88.76%和0.9515,这表明了DWF方法在VAG信号分析中的有效性和优越性。

MSC公司:

92 C55 生物医学成像和信号处理
92C30型 生理学(一般)
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全文: 内政部

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