基于PCANet的脉搏信号亚健康检测

艾玲梅; 薛亚庆

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基于PCANet的脉搏信号亚健康检测

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目前亚健康状态识别中脉搏信号特征提取困难,且多依赖于手工提取特征而影响识别率。针对这一问题,本文提出了一种基于主成分分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)的脉搏信号亚健康检测新方法。首先对预处理的脉搏信号进行特征提取;其次将这些特征进行哈希编码,直方图分块,作为特征描述;然后使用分类器将健康和亚健康的两类脉搏信号进行分类识别,并与传统特征提取方法的分类效果进行比较。实验结果表明本文方法对亚健康状态识别达到了较高的准确率,相比传统的特征提取方法,PCANet方法在识别率上提高了10%以上,因此,本文所提出的方法能够有效地区分健康与亚健康状态,为亚健康状态的检测提供了一种新的参考依据。

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来源
《光电子．激光》 |2019年第3期|333-338|共6页
作者
艾玲梅; 薛亚庆;
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作者单位

陕西师范大学计算机科学学院;

陕西西安710119;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
深度学习; 主成分分析网络; 脉搏信号; 亚健康;

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