KPL特征提取在心电识别中的应用研究

摘要：

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-B1H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.

关键词：核方法、主元分析、支持向量机、心电图识别

所属期刊栏目：25

分类号：TP391-04(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省青年科技基金后续资助项目;基金申请人:奠智文: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

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-5,19