| 小波变换和分形理论在脉象识别中的应用 |
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| 引用本文： | 杨丽娟,宋蛰存,王术平,陈雷.小波变换和分形理论在脉象识别中的应用[J].自动化技术与应用,2006,25(7):9-12. |
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| 作者姓名： | 杨丽娟 宋蛰存 王术平 陈雷 |
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| 作者单位： | 1. 东北林业大学,黑龙江,哈尔滨,150040
2. 黑龙江中医药大学,黑龙江,哈尔滨,150040 |
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| 摘 要： | 提出基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法,和利用分形理论提取的分数维,并作为波形的重要特征,可以用于脉象分类识别.最后,利用这些特征矢量和BP神经网络对实测的脉象数据进行了分类,取得了令人满意的分类正确率.与频域分析参数识别的方法相比较,小波变换和盒维数方法更简单易行.
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| 关 键 词： | 小波变换 分形 特征提取 |
| 文章编号： | 1003-7241（2006）07-0009-04 |
| 收稿时间： | 2005-09-19 |
| 修稿时间： | 2005-09-19 |
Pulse Signal Identification Based on Wavelet Transform And the Fractal Theory |
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| YANG Li-juan,SONG Zhe-cun,WANG Shu-ping,CHEN Lei.Pulse Signal Identification Based on Wavelet Transform And the Fractal Theory[J].Techniques of Automation and Applications,2006,25(7):9-12. |
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| Authors: | YANG Li-juan SONG Zhe-cun WANG Shu-ping CHEN Lei |
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| Affiliation: | 1.Northeast Forestry University, Harbin 150040,China;2. Hei lonjiang University of Chinese medicine, Harbin 150040, China |
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| Abstract: | This paper presents the energy distribution in different wavelet scale space and the fractal dimension of the pulse signals. The pulse signals are then identified by using these feature vectors and neural networks Experimental results are also giwen. |
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| Keywords: | wavelet Transform fractal feature extraction |
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