本文關(guān)鍵詞：基于獨(dú)立分量分析的掃視信號(hào)樣本優(yōu)化算法

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【摘要】：為改善基于眼電圖(EOG)的人體行為識(shí)別系統(tǒng)性能,提高多任務(wù)背景下掃視信號(hào)識(shí)別的正確率,提出了一種基于獨(dú)立分量分析(ICA)的掃視信號(hào)樣本優(yōu)化算法.該算法首先以單次掃視數(shù)據(jù)為分析對(duì)象,根據(jù)獨(dú)立成分在采集電極的映射模式,設(shè)計(jì)了一種掃視相關(guān)獨(dú)立成分的自動(dòng)選擇方法,并建立了相應(yīng)的ICA空域?yàn)V波器;然后以原始EOG線性投影后信號(hào)的識(shí)別正確率為度量準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾掃視信號(hào)的剔除.對(duì)4類掃視信號(hào)進(jìn)行了"組內(nèi)測(cè)試"與"組間測(cè)試",實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)文中算法優(yōu)化后識(shí)別正確率達(dá)99.57%與98.82%,比優(yōu)化前分別提升了0.57%與0.83%,說明文中算法能夠?qū)咭曅盘?hào)樣本進(jìn)行有效的優(yōu)化,提高其識(shí)別正確率.
【作者單位】： 安徽大學(xué)計(jì)算智能與信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽大學(xué)信息保障技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61401002,61271352) 安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1408085QF125) 安徽高校省級(jí)自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2014A011)~~
【分類號(hào)】：TN911.7;R770.4
【正文快照】： Foundation items:Supported by the National Natural Science Foundation of China(61401002,61271352)and the Natural ScienceFoundation of Anhui Province(1408085QF125)人體行為識(shí)別(HAR)是指對(duì)被觀測(cè)個(gè)體的動(dòng)作類型、行為模式等信息進(jìn)行綜合地分析與識(shí)別,并將識(shí)別結(jié)果

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本文編號(hào)：1178104