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近年来,心血管疾病已成为威胁人们生命的主要疾病,而心血管疾病患者早期发病时往往出现心律失常症状,因此早期检测心律失常对提前预防心血管疾病,及早介入治疗具有至关重要的意义。基于此,本研究利用小波分析方法对不同类型的心电序列进行去噪声处理,再利用ARMA模型以及时间序列的方法对分解后的信号序列进行特征提取,将ARMA模型的系数作为心电信号的特征指标;结合决策树分类、支持向量机分类和随机森林分类机器学习方法对提取后的心电特征指标进行分类研究,并根据实验结果对三种算法的性能进行比较分析。 相似文献
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ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型,它是一种精度比较高的序列短期预测方法,本文主要是通过分析数据的特征,建立一个合理的ARMA模型,利用这个模型对我国经济进行合理的预测. 相似文献
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基于Hilbert谱提取的舰船发动机故障信号分解 总被引：2，自引：0，他引：2
发动机故障特征提取是进行故障诊断的基础,研究舰船发动机故障信号分解下特征参数提取和专家系统故障诊断识别问题,传统方法中通过经验模态分解方法提取故障信号的基频信息,在特征分解过程中需要预先选择基函数,计算复杂,且不能反映信号的幅值在整个频率段上随频率的变化,故障信息表征不全。提出一种基于改进的经验模态分解Hilbert谱提取的发动机故障诊断方法,采用Hil-bert-Huang变换方法的Hilbert谱提取方法,把舰船发动机故障信号这一复杂信号分解成若干个IMF分量之和,利用局部极大值与局部极小值对信号的特征时间尺度进行信号包络分解,在时变ARMA(2p,2q)模型中,分别对每个IMF用Hilbert-Huang变换进行谱分析,提取故障信号的Hilbert谱特征,在Simu-link平台下进行仿真实验,结果表明该故障诊断方法和智能专家系统能准确诊断发动机5类故障,稳定性好。 相似文献
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目前心电(ECG)信号压缩是生物医学信号压缩的一个热门研究领域,本文通过对众多压缩方法进行比较研究,总结了目前心电数据压缩中的一些常用方法和先进技术,提出了基于新的SPIHT算法的ECG信号压缩方法的一个探索思路. 相似文献
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对新型网络攻击信号进行准确有效检测的问题已有许多研究。网络攻击信号更新变化迅速,严重影响了网络环境的安全稳定,传统的网络攻击信号检测算法如ARMA模型算法检测性能不够理想。采用非线性信号处理的方法,基于期望最大化算法的高斯混合模型,结合Lorenz混沌系统进行同步控制,提出了一种改进的网络攻击检测算法。对网络数据流进行建模并检测,将差值这个特征作为混沌同步控制量,进行检测和判决。仿真结果表明改进的检测算法能有效检测网络攻击信号数据库中最新的5类攻击信号,与ARMA算法进行检测性能比较,检测概率同等条件下提升幅度明显,最高为15%以上,在网络攻击安全防御中展现优越的应用性能和前景。 相似文献
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利用径向基神经网络，对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明：良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合，而且比ARMA预测方法更为有效，可作为专利预测的一种新手段。 相似文献
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基于Sentinel-2A影像特征优选的随机森林土地覆盖分类 总被引：10，自引：0，他引：10
《资源科学》2019,(5)
中南半岛地处热带、亚热带地区,由于水热条件适宜,植被生长旺盛,土地利用强度高,地表覆盖类型的光谱特征时空变异复杂,使用传统的基于光谱特征的遥感分类精度难以保证。Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率,为土地覆盖遥感分类提供了多维特征空间。但多维特征参与分类容易造成信息冗余,从而导致分类速度和精度降低。因此,如何充分利用Sentinel-2A数据丰富的光谱和空间信息,并通过高维特征空间降维进行特征优选对于提高分类精度具有重要意义。本文以中南半岛典型地区土地覆盖分类为例,利用Sentinel-2A多波段光谱特征,归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化水体指数(NDWI)等指数特征以及对比度、相关性、能量、均值、熵等纹理特征,在随机森林模型框架下,采用平均不纯度减少方法对不同特征在土地覆盖分类中的重要程度进行识别;利用袋外(OOB)误差方法,对重要特征组合进行了优选;利用优选特征进行随机森林土地覆盖分类,并与原始随机森林分类结果进行对比。结果表明:Sentinel-2A影像的光谱特征和纹理特征在土地覆盖分类中具有较为重要的作用,光谱特征中短波红外、可见光、植被红边波段重要性较大,纹理特征中均值、能量法重要性较高。选择重要性列前9位的特征参与分类时,OOB精度达到最高;继续增加特征会使模型复杂度过高,容易发生过拟合而使得分类精度不增反降。通过特征优选高效利用了Sentinel-2A丰富的光谱和纹理信息,其总体分类精度达87.53%,Kappa系数达0.8461,优于原始随机森林方法,一定程度上提高了热带亚热带地区复杂土地覆盖分类精度。 相似文献
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Ayd?n K?z?lkaya 《Journal of The Franklin Institute》2005,342(1):39-67
In this paper, the problem of estimating the parameters of a two-dimensional autoregressive moving-average (2-D ARMA) model driven by an unobservable input noise is addressed. In order to solve this problem, the relation between the parameters of a 2-D ARMA model and their 2-D equivalent autoregressive (EAR) model parameters is investigated. Based on this relation, a new algorithm is proposed for determining the 2-D ARMA model parameters from the coefficients of the 2-D EAR model. This algorithm is a three-step approach. In the first step, the parameters of the 2-D EAR model that is approximately equivalent to the 2-D ARMA model are estimated by applying 2-D modified Yule-Walker (MYW) equation to the process under consideration. Then, the moving-average parameters of the 2-D ARMA model are obtained solving the linear equation set constituted by using the EAR coefficients acquired in the first step. Finally, the autoregressive parameters of the 2-D ARMA model are found by exploiting the values obtained in first and second steps. The performance of the proposed algorithm is compared with other 2-D ARMA parameter and spectral estimation algorithms available in the technical literature by means of three different criteria. As a result of this comparison, it is shown that the parameters and the corresponding power spectrums estimated by using the proposed algorithm are converged to the original parameters and the original power spectrums, respectively. 相似文献
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90年代浙江城镇洪涝灾害分析及其展望 总被引：2，自引：0，他引：2
本文运用５００年洪涝史料记载和现代气象、水文降水资料记录模拟划定出诸暨县不同级别洪涝序列，然后对序列进行气候统计和对太阳黑子进行相关分析，并应用现代数理统计灰色理论中的ＧＭ（１，１）模型、自回归ＡＲ（Ｐ）模型、自回归滑动ＡＲＭＡ（（ｐ，ｑ））模型和马尔可夫链等数理统计模型对序列分别进行计算，经综合分析作出未来１０年出现不同级别洪涝的展望，为灾害的评估、城镇规划、工业布局及防洪对策提供科学依据。 相似文献
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本文提出一种基于2DGabor滤波器和LBP的车牌识别方法,与基于2DGabor滤波器的方法相比,该方法降低了图像维数,识别时间短,识别精度高。首先利用2DGabor滤波器对归一化后的图像进行低通滤波,然后使用LBP提取车牌纹理特征,最后用支持向量机作为分类器。在课题组自建的车牌库上进行实验,取得了94.3%的识别率和每张图像0.291s的识别时间,说明该方法基本满足实际需要。 相似文献
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针对提取水体信息时阈值设定模糊问题,提出一种具有稳定阈值的在反射率为0时水体与其他地物分离度最好的自动水体信息提取方法。利用不同时间段的艾比湖、博斯腾湖、鄱阳湖、阿拉湖的Landsat 8卫星影像为数据源,通过分析水体与不同地物的反射率及主分量特征,构建一种新型水体指数——温度植被水体指数（Temperature Vegetation Water Index, TVWI）,利用监督分类得到的水体面积为参考值,分别与传统水体提取方法进行对比验证。结果表明：①利用TVWI分别对2013年与2016年的艾比湖进行水体信息提取,总体精度分别为98.51%、97.33%,博斯腾湖为99.66%,鄱阳湖为98.06%,阿拉湖为99.72%,总体精度较高;②在TVWI指数中,水体与非水体区域区分度较高,在水体边界处的非水体区域出现极高的噪音值,而水体区域值大于0;③通过普适性分析得知,TVWI对湖泊适应性较好,对不同类型的湖泊水体提取精度均较高。因此,利用TVWI进行高精度无模糊阈值设定的水体信息提取是可行的。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(5):103044
Dictionary-based classifiers are an essential group of approaches in the field of time series classification. Their distinctive characteristic is that they transform time series into segments made of symbols (words) and then classify time series using these words. Dictionary-based approaches are suitable for datasets containing time series of unequal length. The prevalence of dictionary-based methods inspired the research in this paper. We propose a new dictionary-based classifier called SAFE. The new approach transforms the raw numeric data into a symbolic representation using the Simple Symbolic Aggregate approXimation (SAX) method. We then partition the symbolic time series into a sequence of words. Then we employ the word embedding neural model known in Natural Language Processing to train the classifying mechanism. The proposed scheme was applied to classify 30 benchmark datasets and compared with a range of state-of-the-art time series classifiers. The name SAFE comes from our observation that this method is safe to use. Empirical experiments have shown that SAFE gives excellent results: it is always in the top 5%–10% when we rank the classification accuracy of state-of-the-art algorithms for various datasets. Our method ranks third in the list of state-of-the-art dictionary-based approaches (after the WEASEL and BOSS methods). 相似文献
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基于改进遗传算法的高光谱图像波段选择 总被引：3，自引：0，他引：3
在对地观测领域,高光谱图像得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题. 针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于信息量及类间可分离性准则的遗传算法对高光谱图像进行波段选择:构造波段互相关系数矩阵进行子空间划分;利用联合熵作为组合信息量的标准,Bhattacharyya距离作为类间可分离性标准,构造遗传算法的适应度方程,改进了遗传算法中的选择算子. 最后用AVIRIS图像对提出的算法进行试验,并利用最大似然分类法对最优波段组合进行分类,总体分类精度达到94.24%,Kappa系数达到0.94. 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2007,344(3-4):196-211
In a substantial number of patients atrial fibrillation (AF) recurs after successful electrical cardioversion. Recurrence of AF is insufficiently predictable by clinical and echocardiographic parameters used in the clinic procedure. In this study some parameters were extracted from the analysis of electrocardiograms (ECGs), in an effort to predict the maintenance of sinus rhythm after cardioversion in patients with persistent AF. The database under study includes some ECG registers undergoing cardioversion with some additional physiological and anatomical information of each patient. After 12 weeks following cardioversion, only 15 (41.6%) of 34 patients maintained sinus rhythm. The ECG recordings were processed using the continuous wavelet transform (CWT) and the discrete wavelet transform (DWT). The method estimated the predictive power with respect to defibrillation outcome of some parameters extracted with CWT and DWT analysis, such as the main frequency peak frequency and the energy of detail coefficients, respectively. A logistic regression model was constructed, determining the calibration with the Homer–Lemeshow test and the discrimination with the area under the receiver operation characteristic (ROC) curve. The proposed methodology demonstrated a diagnostic capability of 82.4% for the prediction of AF recurrence, contributing to an improved interpretation of AF arrhythmias and their relation with recurrence risk. 相似文献
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老年高血压病左室肥厚与神经体液因素及室性早搏的相关性 总被引：1，自引：0，他引：1
为探讨老年高血压病左室肥厚（LVH）与部分神经体液因素之间的关系及与室性早搏，心肌缺血的相关性，老年高血压病伴左室肥厚60例为A组，单纯老年高;血压病60例为B组，对比观察心率变异，肾素（Ren)，血管紧张素（AT－II），醛固酮（Ald)，胰岛素峰值（Ins),24h动态心电图和血压等指标，结果显示：1）A组病人交感神经张力明显增高，迷走神经活性下降不明显，室性早搏的发生与交感神经张力增高有关；室性早搏与心肌缺血具有相关性；2）A组病人与Ald及Ins水平有关，与Ren和AT－II无明显相关；3）A组病人与室性早搏和心肌缺血明显相关，结论表明，老年高血压病在室肥厚患者交感神经张力增高，Ald及Ins水平升高，与室性早搏，心肌缺血具有正相关。 相似文献