首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于支持向量机的亚健康状态识别
引用本文:杨凤霞.基于支持向量机的亚健康状态识别[J].现代电子技术,2009,32(20):167-170.
作者姓名:杨凤霞
作者单位:西安航空职业技术学院,陕西,西安,710089
摘    要:利用HK-2000C集成化数字脉搏传感器提取人体左关处桡动脉脉搏信号,然后计算脉搏功率谱,并在此基础上提取功率谱峰值、功率谱重心及其对应频率的特征量,最后利用支持向量机(SVM)对所提特征进行分类.通过与线性判别式分析(LDA)法分类结果对比可以看出,SVM算法有着理论上的突出优势,但在实际应用中,由于样本数目有限,而且在其核函数选择和参数调整方面,均需要视经验值而定,因此推广性较差,还需要进一步的研究和改进.

关 键 词:亚健康  脉象  功率谱  支持向量机

Recognition of Sub-health Based on Support Vector Machine
YANG Fengxia.Recognition of Sub-health Based on Support Vector Machine[J].Modern Electronic Technique,2009,32(20):167-170.
Authors:YANG Fengxia
Abstract:
Keywords:
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号