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基于多重分形的膝关节摆动信号特征提取与分类
被引量：
2
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作者
徐一平
邱天爽
刘宇鹏
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第3期383-388,共6页
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...
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。
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关键词
膝关节摆动信号
多重分形
时频信息熵
支持向量机
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题名
基于多重分形的膝关节摆动信号特征提取与分类
被引量：
2
1
作者
徐一平
邱天爽
刘宇鹏
机构
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
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第3期383-388,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172108
61139001
+1 种基金
81241059
61671105)
文摘
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。
关键词
膝关节摆动信号
多重分形
时频信息熵
支持向量机
Keywords
vibroarthrographic signal
multifractal
time frequency information entropy
support vector machine
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多重分形的膝关节摆动信号特征提取与分类
徐一平
邱天爽
刘宇鹏
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017
2
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