發(fā)布時間：2017-09-02 18:30

  本文關(guān)鍵詞：基于PCA的腦卒中患者運動信號處理方法

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【摘要】：腦卒中其高發(fā)病率和高致殘率已受到人們極大關(guān)注,采集腦卒中患者運動信號數(shù)據(jù)來評定患者康復(fù)程度成為研究熱點。利用PCA算法對采集的高維運動信號進行降維預(yù)處理以提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的分類效果。經(jīng)實驗分析,經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,與KPCA、MDS算法相比較,PCA預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分類誤差準確度提高了13.9%、16.9%。
【作者單位】： 上海電子信息職業(yè)技術(shù)學院計算機應(yīng)用系;北華大學電氣信息工程學院;長春理工大學電子信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 預(yù)處理算法 PCA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：上海高校青年教師培養(yǎng)資助計劃
【分類號】：TP183;R743.3
【正文快照】： 目前,我國每年新發(fā)腦卒中患者人數(shù)約為150萬,患病人數(shù)約和噪聲并降低數(shù)據(jù)維數(shù)。為600~700萬,約3/4的存活者中存在殘疾,腦卒中已經(jīng)成為威脅人類健康的三大疾病之一,受到人們極大關(guān)注[1]。本將智能化的可穿戴式無線傳感器佩戴在患者的7個部位,采集患者在做簡單運動時身體7個部位

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1 王之瓊;曲璐渲;隋雨彤;鮑楠;康雁;;基于極限學習機的跌倒檢測分類識別研究[J];中國生物醫(yī)學工程學報;2014年04期

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本文編號：780206