[1]楼天良,蒋惠忠.一种适于高维时间序列的特征提取方法 [J].浙江科技学院学报,2007,(02):89-92.
LOU Tian-liang,JIANG Hui-zhong.Method of Feature Extraction Suitable for Hyperdimensional Time Series Data[J].,2007,(02):89-92.
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一种适于高维时间序列的特征提取方法
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《浙江科技学院学报》[ISSN:1001-3733/CN:61-1062/R]
- 卷:
-
- 期数:
-
2007年02期
- 页码:
-
89-92
- 栏目:
-
自然科学技术研究
- 出版日期:
-
2007-06-30
文章信息/Info
- Title:
-
Method of Feature Extraction Suitable for Hyperdimensional Time Series Data
- 文章编号:
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1671-8798(2007)02-0089-04
- 作者:
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楼天良1; 蒋惠忠2
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1.义乌工商职业技术学院 计算机工程系，浙江 义乌 322000；2.浙江科技学院 中德学院，杭州310023
- Author(s):
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LOU Tian-liang; JIANG Hui-zhong
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- 关键词:
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高维时间序列; 多路传感器; 特征提取; 分类
- 分类号:
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R540.41;TN911.7
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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为了获得更多的信息，越来越多的数据利用多路传感器进行采集，由此产生了大量的超高维时间序列。特征的提取在处理和传输这些数据中起到至关重要的作用。为此，提出一种最优鉴别平面（ODP）技术以消除数据冗余。该平面由两个在Fisher准则基础上建立起来的相互垂直的矢量组成，将模式样本投影到ODP上可得到二维特征矢量。为了衡量特征的有效性，分别用二次判别函数分类器和阈值矢量分类器对特征进行分类测试。同时，以心电信号为例对ODP方法进行测试，结果表明，该方法应用于超高维数据的特征提取是行之有效的。
更新日期/Last Update: