基于多元经验模态分解的多元多尺度熵静态平衡能力评估

• 作者: 席旭刚 张华平 张启忠 石鹏
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 静态平衡能力评估 多模态信号 多元经验模态分解 多元多尺度熵
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 670-674
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.008

摘要

提出了一种基于多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)的多元多尺度熵(Multivarite Multiscale Entropy,MMSE)特征提取方法分析多模态信号,进行人体静态平衡能力评估.首先,采集人体多模态信号,采用多元经验模态分解对多通道信号进行自适应分解,得到一系列多元固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),依据T检验和相关系数从中选取最佳的IMF分量进行信号重构;然后,采用多元多尺度熵算法提取特征,用K-均值与支持向量机对比本文特征提取方法与两种传统特征提取方法在处理人体静态平衡能力评估问题时分类效果,并分析两种分类器的人体静态平衡能力评估效果;最后,得出本文最优的特征为基于多元经验模态分解的多元多尺度熵特征,最优的分类方法为支持向量机.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	席旭刚	杭州电子科技大学自动化学院	46	494	14.0	20.0
2	张启忠	杭州电子科技大学自动化学院	30	254	9.0	15.0
3	石鹏	杭州电子科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
4	张华平	杭州电子科技大学自动化学院	2	2	1.0	1.0