基于支持向量机的亚健康状态识别

• 作者: 杨凤霞
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 亚健康 脉象 功率谱 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（20）
• 所属期刊栏目: 科学计算与信息处理
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: TP274+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.20.054

摘要

利用HK-2000C集成化数字脉搏传感器提取人体左关处桡动脉脉搏信号,然后计算脉搏功率谱,并在此基础上提取功率谱峰值、功率谱重心及其对应频率的特征量,最后利用支持向量机(SVM)对所提特征进行分类.通过与线性判别式分析(LDA)法分类结果对比可以看出,SVM算法有着理论上的突出优势,但在实际应用中,由于样本数目有限,而且在其核函数选择和参数调整方面,均需要视经验值而定,因此推广性较差,还需要进一步的研究和改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨凤霞		9	22	3.0	4.0