【摘 要】
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为了提高脉搏波检测生理疲劳的精度,提出一种脉搏波特征选择的疲劳辨识。先将脉搏波信号经过预处理,后提取脉搏波上升支幅度HUAM、上升支幅度与下降支幅度比值UDOR1、上升支
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为了提高脉搏波检测生理疲劳的精度,提出一种脉搏波特征选择的疲劳辨识。先将脉搏波信号经过预处理,后提取脉搏波上升支幅度HUAM、上升支幅度与下降支幅度比值UDOR1、上升支时间TUAM、上升支时间与下降支时间比值UDOR2、脉搏波周期WPT作为脉搏波疲劳特征预选值,对上述5维特征预选值和疲劳标签,采用ReliefF分析方法,得到预选值权重,采用了权重大于0.045的UDOR2、WPT作为疲劳特征值。最后利用PSO-SVM实现脉搏波特征选择的疲劳辨识。样本总辨识率为95.2%。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技