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文檔簡介
1、血細(xì)胞信號(BCS)由于信號脈沖多樣,時(shí)頻特性復(fù)雜,具有非線性、非平穩(wěn)和非高斯的固有特征,目前臨床上所用的信號脈沖計(jì)數(shù)法僅能從計(jì)算血液中細(xì)胞含量來分析信號特征,無法準(zhǔn)確地體現(xiàn)出蘊(yùn)含在血細(xì)胞信號內(nèi)部的大量的生理及病理信息,且由于類似M信號等因素的影響,容易存在計(jì)數(shù)不準(zhǔn)確的問題,分析結(jié)果也就不夠完整可靠。
針對這一問題,本文提出運(yùn)用自適應(yīng)性強(qiáng),頻率聚集性高的希爾伯特-黃變換(HHT)算法對BCS分析處理,提取特征向量并運(yùn)用支持向量
2、機(jī)(SVM)對BCS分類識別。首先通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)將BCS自適應(yīng)地分解成若干個本征模態(tài)函數(shù)(IMF)分量,再獲得Hilbert譜、Hilbert邊際譜以及傅立葉頻譜,分析與挖掘BCS的時(shí)頻特性和非線性動力學(xué)特性;給出所要提取的特征的定義和公式,并計(jì)算提取健康人與患者的BCS的平均強(qiáng)度、譜質(zhì)心、能量貢獻(xiàn)率以及邊際譜熵;根據(jù)對比分析二者的特征分布規(guī)律構(gòu)建時(shí)頻特征向量與非線性動力學(xué)特征向量用于BCS分類識別,檢驗(yàn)此分析方法的效果。<
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