基于短时傅立叶变换的脉象信号的模式识别方法

• 作者: 周丹 蔡坤宝
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 脉象信号 短时傅立叶变换 奇异值分解 模糊c-均值聚类
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1980.2007.03.016

摘要

针对脉象信号的非平稳特性,采用全极点滑动窗递归算法,对15例吸毒者和15例正常人脉象信号的离散短时功率谱进行了分析.在得到每一例脉搏波的短时功率谱后,应用奇异值分解有效地提取特征矢量,然后进行模糊c-均值聚类,受测者全部予以正确识别.研究结果表明,基于短时傅立叶变换的奇异值分解方法是一种稳定、有效的特征提取方法;同样,运用模糊c-均值聚类算法不需要模式的先验知识,分类结果正确率较高,简便实用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周丹		7	75	5.0	7.0
2	蔡坤宝		33	459	11.0	20.0