【摘 要】
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传统的复杂度算法是对信号的时域信息进行处理,缺乏频域的丰富信息,不够稳健。在对信号进行小波变换频域分解后再采用复杂度算法提取信号的特征向量,并与仅仅采全时域单一复杂度
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传统的复杂度算法是对信号的时域信息进行处理,缺乏频域的丰富信息,不够稳健。在对信号进行小波变换频域分解后再采用复杂度算法提取信号的特征向量,并与仅仅采全时域单一复杂度特征的分类效果进行对比。结果证实了在子频段采用复杂度是一种有效的分类方法。
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