基于PCA的脑卒中患者运动信号处理方法

发布时间：2017-09-02 18:30

  本文关键词：基于PCA的脑卒中患者运动信号处理方法

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【摘要】：脑卒中其高发病率和高致残率已受到人们极大关注,采集脑卒中患者运动信号数据来评定患者康复程度成为研究热点。利用PCA算法对采集的高维运动信号进行降维预处理以提高BP神经网络对数据的分类效果。经实验分析,经BP神经网络后,与KPCA、MDS算法相比较,PCA预处理后的数据分类误差准确度提高了13.9%、16.9%。
【作者单位】： 上海电子信息职业技术学院计算机应用系;北华大学电气信息工程学院;长春理工大学电子信息工程学院;
【关键词】： 预处理算法 PCA BP神经网络
【基金】：上海高校青年教师培养资助计划
【分类号】：TP183;R743.3
【正文快照】： 目前,我国每年新发脑卒中患者人数约为150万,患病人数约和噪声并降低数据维数。为600~700万,约3/4的存活者中存在残疾,脑卒中已经成为威胁人类健康的三大疾病之一,受到人们极大关注[1]。本将智能化的可穿戴式无线传感器佩戴在患者的7个部位,采集患者在做简单运动时身体7个部位

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本文编号：780206