基于多重分形的膝关节摆动信号特征提取与分类

发布时间：2018-06-02 20:23

  本文选题：膝关节摆动信号 + 多重分形　； 参考：《信号处理》2017年03期

【摘要】：膝关节摆动(VAG)信号是膝关节在屈伸活动时由于接触摩擦所产生的振动,它能够反映髌骨软化症、半月板损伤和交叉韧带损伤等膝关节损伤疾病的特征与状态,正逐步得到临床医学的重视。本文依据多重分形去趋势波动方法,定量分析了正常和异常VAG信号的特性,提取了分形标度指数、多重分形谱极值点、广义分形维数和时频信息熵值等特征信息,并采用支持向量机对正常和异常VAG信号进行分类,得到较高的分类准确率,对于膝关节损伤疾病的无创检测和辅助诊断具有重要意义。
[Abstract]:The VAGG signal of knee joint is the vibration caused by contact friction during flexion and extension of knee joint. It can reflect the characteristics and status of knee joint injury such as patellar malacia, meniscus injury and cruciate ligament injury. It is gradually getting the attention of clinical medicine. In this paper, the characteristics of normal and abnormal VAG signals are quantitatively analyzed according to the method of multifractal detrend fluctuation, and the characteristic information such as fractal scale index, multifractal spectral extremum, generalized fractal dimension and time-frequency information entropy are extracted. Support vector machine (SVM) is used to classify normal and abnormal VAG signals to obtain higher classification accuracy. It is of great significance for noninvasive detection and auxiliary diagnosis of knee joint injury diseases.
【作者单位】： 大连理工大学电子信息与电气工程学部;大连大学附属中山医院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61172108,61139001,81241059,61671105)
【分类号】：R684

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本文编号：1970068