光电容积脉搏波数据的降维处理和聚类分析任务书

 2021-08-20 01:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

光电容积脉搏波时域数据经单波分割和傅里叶变换后得到频域特征向量,采用核主成分析和流形学习算法对样本数据进行降维处理,在降维后的低维空间中进行聚类分析,进而将脉搏波样本库内的数据进一步分为若干种类别。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

1. 光电容积脉搏波的采集和预处理

脉搏波原始信号是波幅的连续时间函数,经250hz的离散采样后变为离散数字序列,波幅经ad采样后转换为数字ad值;经低通、高通滤波后去除高频噪声和低频漂移;连续脉搏波数据经分割处理,将数据分割成单波数据;对单波进行傅里叶变换,取前10次谐波近似逼近原波形,形成频域特征空间(20维空间,每个谐波包含正弦和余弦2个分量);

2.数据降维处理和聚类分析

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3. 主要参考文献

周志华.机器学习.清华大学出版社,2016.

李皙茹.基于光电容积描记法的人体生理参数动态测量技术研究[D].中国科学技术大学,2017.

唐科威. 数据的子空间与流形结构分析方法[D].大连理工大学, 2015.

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