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本文结合核方法、主元分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等机器学习方法,提出了一种特征提取的KPL方法。本文提出的KPL方法,能够保持数据集的非线性关系和最优分类方向。使用MIT-BIH心律失常标准数据库进行实验并利用PCA、KPCA进行特征提取比较,验证了KPL方法的有效性及优势。
KPL特征提取在心电识别中的应用研究
【摘 要】
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本文结合核方法、主元分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等机器学习方法,提出了一种特征提取的KPL方法。本文提出的KPL方法,能够保持数据集的非线性关系和最优分类方向。使用MIT-BIH心律失常标准数据库进行实验并利用PCA、KPCA进行特征提取比较,验证了KPL方法的有效性及优势。
【机 构】
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电子科技大学应用数学学院,四川师范大学数学与软件学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2009年27期
【基金项目】
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四川省青年科技基金后续资助项目：基金申请人：莫智文：项目名称：心电图自动分析识别系统的研究与开发,基金颁发部门：四川省青年科技基金办公室（07ZQ026-114）
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