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基于AR模型的人体脉象信号模糊聚类研究 被引量:8
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作者 王炳和 相敬林 《应用声学》 CSCD 北大核心 2001年第5期21-25,共5页
根据一种新的模糊聚类方法 -F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Raio)聚类法,对人体 脉搏声信号(脉象信号)进行了聚类识别研究.首先对脉搏声信号作8阶AR模型拟合,模型系数 构成信号的特征集... 根据一种新的模糊聚类方法 -F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Raio)聚类法,对人体 脉搏声信号(脉象信号)进行了聚类识别研究.首先对脉搏声信号作8阶AR模型拟合,模型系数 构成信号的特征集,其次采用K-L变换对特征集进行了压缩,最后对临床实测脉象信号进行了聚类 分析.实验结果表明,本文的聚类方法是可行和有效的. 展开更多
关键词 脉搏声信号 AR模型 K-L变换 F-PFSR聚类法 模糊聚类 中医学 人体脉象信号 自动识别
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