基于小波变换特征提取的支持向量机心搏分类研究

在对心电信号进行离散小波变换并提取优化特征组合的基础上,利用标准算法(l-a-r算法)和二叉树算法分别构建支持向量机分类器实现心电图的分类,对不同小波下提取不同维特征向量构建的分类器性能进行比较,同时对取自MIT-BIH数据库的4类心电图(正常心搏、左束支传导阻滞心搏、右束支传导阻滞心搏和起搏心搏)进行分类.结果表明,采用标准算法对db2小波下8维特征向量训练的支持向量机分类器分类性能最优,总体分类正确率达98.770/0.     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.     

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法

提出一种对心电图QRS波群进行检测的方法,该方法采用Marr小波对心电信号按照Mallat算法进行分解滤波,利用小波变换与信号奇异点之间的关系,在尺度3下采用幅度阈值法对QRS波群进行检测,同时运用综合检测方法进行复检,从而提高R波检测的正确率。以国际上广泛承认的心电数据库MIT-BIH中的记录对算法进行检验,正确检出率在99.8%以上。此检测方法具有简单、运行速度快的特点,易于在临床诊断实时性检测系统中实现。     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

基于小波变换的掌纹特征提取

掌纹中不同区域的纹线方向和空间频率代表着掌纹图像内在的特征。为了提取该特征,提出了一种基于原始灰度图像的小波变换的新算法。由于该算法直接对原始的灰度图像进行处理,而无需对图像进行预处理(例如图像增强、滤波、区域分割、二值化、纹线细化等),因此它与传统的细节特征识别方法相比大大减小了计算消耗。对一个小的掌纹图像数据库,使用K近邻(K-NN)的分类器对算法进行了实验,得到了很高的分类正确率,验证了算法的有效性。     

基于整-整小波变换的心电数据压缩算法

根据整－整小波变换理论提出了一种心电数据压缩算法,整－整映射的整数运算保证了算法的快速性。由于屏蔽函数的引入和对阈值函数进行了特殊考虑,使该算法可同时取得高的数据压缩率和信息保真度。它不仅可完整保留ＱＲＳ,Ｐ,Ｔ,ＳＴ段等临床信息,而且可有效保留心室晚电位信息。     

基于小波变换的雷达信号特征提取方法

基于小波变换,提出了一种提取雷达信号特征的方法。通过对雷达信号进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样就得到了雷达信号的特征。通过目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于小波变换和支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的分类方法进行了实验比较.实验结果表明该方法具有较好的分类性能.     

基于小波变换和支持向量机的音频分类

音频特征提取是音频分类的基础,而音频分类又是基于内容的音频检索的关键。使用小波变换和支持向量机的方法对音频进行分类。研究了小波变换域的音频特征提取,分析了这些特征在小波变换域中的意义。把得到的特征向量作为支持向量机的输入,把音频分成纯语音、带背景音乐的语音、音乐、环境音4种类型。实验结果表明,基于小波域的特征计算简单、能够较好地区分不同的音频类型,得到较高的分类精度。     

心电信号自动检测的小波变换方法

将小波变换方法应用于心电信号的自动分析,分别用一次微分小波和二次微分小波构造了两个具体的算法,对实际心电信号的分析表明,算法的QRS波的检出率达到99．6％以上,可以满足实际应用的要求。     

二元树复小波在图像特征提取和分类中的设计与应用

通过二元树复小波变换对图像进行4尺度分解,提取每一尺度下代表6个方向的高频带子图小波系数模的均值和标准方差组成48维的特征向量,利用支持向量机的一对一多分类算法对Brodatz图像库中的112幅图像进行了纹理特征提取和分类实验,结果表明二元树复小波变换提取的图像特征能有效提高图像的分类精度.     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

基于小波变换的波形特征抽取与识别

从设备诊断领域中特征信号模式识别的应用角度,探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法.首先讨论了小波变换及其基本性质,进而探讨了基于小波变换模量极大点的特征抽取及基于模量极大点的幅值沿尺度s演变的特征提炼方法,并构造了全局的相似性度量,最后给出了分析实例.     

基于Symlets小波的虹膜特征提取

提出了基于双正交的虹膜特征提取方法。通过Symlets小波对归一化虹膜图像进行特征提取,运用k-近邻分类器实现匹配．研究结果表明,与基于db4小波的方法比较,该方法在识别率上有明显的改进．     

基于小波和Beamlet变换的图像线特征提取

Beamlet变换是多尺度几何分析的有效工具之一。本文提出了一种基于小波变换和Beamlet的图像线特征提取算法,利用小波变换凸显图像的线特征,再通过Beamlet变换提取图像线特征,实验结果表明了该方法有效。     

基于小波变换的无参考视频质量评价

无参考视频质量评价算法均是针对特定的失真类型,但一个失真视频中往往有多种失真类型存在,仅对某种特定的失真进行评价无法全面反映出视频质量;鉴于此,基于小波变换提出了一种能够对多种失真类型进行综合评价的图像质量评价算法;最后,通过亮度和运动估计帧加权的方式将上述方法扩展到视频质量评价中;实验证明了本方法具有较高的评价准确性。     

基于小波变换和支持向量机的人脸检测系统

研究了基于灰度图像的人脸检测问题，采用小波变换方法提取人脸特征，大大地降低了特征矢量的维数。使用交叉检验方法有效地解决了支持向量机训练时的对数估计问题，所设计的系统可以分别进行离线训练和在线检测，并且具有学习的功能。实验结果表明，该系统具有较高的正检率和较低的虚警率，而且还可以通过再学习进一步提高系统的检测性能。     

心电信号中R波的小波探测法

心电信号中的R波是心室除极时所产生的电位突奕，是典型的峰值奇异信号。笔者研究了小波变换对心电信号R波峰值奇异点的精确检测机理，分析了Mexican hat小波特有的时域特性，该小波具有任意阶连续性、对称性和指数衰减，具有零阶和一阶消失矩。因此Mexican hat小波基对R波具有良好的定位特性和分析精度。通过MIT／BIH（Massachusetts Institute of Technology/Boston's Beth Israel Hopital）心电数据库的测试和应用实例的验证，即使在有严重噪声干扰的情况下，该方法也很容易实现对R波的准确检测和精确定位，具有相当高的定位精度（定位误差不大于1个采样点，约80％能准确定位）和分析精度（不存在累计误差），同时具有较高的实时性，可以实现R波产时检测和分析。