【摘 要】
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主成分分析(PCA)法在特征融合过程中未考虑特征之间特性对分类识别的影响,导致降维后特征无法正常有效分离,因此提出预筛选PCA方法以提取信号的时域特征、频域特征。利用相关系数法可有效区分对象之间的相互关系,先去掉不利于分类的特征,然后对新得到的矩阵进行PCA降维,把时域特征及频域多特征转化为综合性的评价指标,以获得更好的分类效果。结果表明:该方法的特征分离效果更好。研究结果有利于提高PCA分类识别准确率。
【机 构】
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新疆医科大学医学工程技术学院,新疆大学机械工程学院
【基金项目】
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新疆科技厅区自然基金项目(2018D01C148)。
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主成分分析(PCA)法在特征融合过程中未考虑特征之间特性对分类识别的影响,导致降维后特征无法正常有效分离,因此提出预筛选PCA方法以提取信号的时域特征、频域特征。利用相关系数法可有效区分对象之间的相互关系,先去掉不利于分类的特征,然后对新得到的矩阵进行PCA降维,把时域特征及频域多特征转化为综合性的评价指标,以获得更好的分类效果。结果表明:该方法的特征分离效果更好。研究结果有利于提高PCA分类识别准确率。
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