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基于自适应快速S变换和XGBoost的心电信号精确快速分类方法
1
作者
袁莉芬
李松
+2 位作者
尹柏强
李兵
佐磊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1464-1474,共11页
针对心电信号(ECG)传统分类方法效率较低的问题,该文提出一种基于自适应快速S变换(AFST)和XGBoost的心电信号精确快速分类方法。该方法首先通过快速定位算法确定心电信号特征频率点,再根据特征频率点自适应调节S变换窗宽因子,增强S变换...
针对心电信号(ECG)传统分类方法效率较低的问题,该文提出一种基于自适应快速S变换(AFST)和XGBoost的心电信号精确快速分类方法。该方法首先通过快速定位算法确定心电信号特征频率点,再根据特征频率点自适应调节S变换窗宽因子,增强S变换的时频分辨率的同时避免迭代计算,大大减少运行时间。其次,基于自适应快速S变换的时频矩阵提取12个特征量来表征5种心电信号的特征信息,特征向量维数低,识别能力强。最后,利用XGBoost算法对特征向量进行识别。MIT-BIH心律失常数据库和患者实测数据验证表明,该方法显著地缩短了分类时间,对5种心电信号的分类准确率分别为99.59%和97.32%,适用于实际检测系统中心律失常疾病的快速诊断。
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关键词
心电信号
心律失常
S
变换
自
适应
快速
S
变换
XGBoost算法
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职称材料
基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准
被引量：
9
2
作者
李映
崔杨杨
韩晓宇
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期1968-1974,共7页
以具有典型人造目标的可见光和SAR(Synthetic aperture radar)图像为研究对象,提出一种自适应多尺度快速Beamlet变换方法提取人造目标在可见光和SAR图像的共有特征—线特征,并基于线特征构造控制点,设计了一种基于控制点特征的匹配度函...
以具有典型人造目标的可见光和SAR(Synthetic aperture radar)图像为研究对象,提出一种自适应多尺度快速Beamlet变换方法提取人造目标在可见光和SAR图像的共有特征—线特征,并基于线特征构造控制点,设计了一种基于控制点特征的匹配度函数,采用基于特征一致的粗配准和基于控制点的精确配准方法,对待配准图像实现由粗到精的自动配准.实验表明,在可见光和SAR图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍然能够精确配准图像.
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关键词
图像配准
控制点
线特征
自
适应
多尺度
快速
Beamlet
变换
特征一致
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职称材料
题名
基于自适应快速S变换和XGBoost的心电信号精确快速分类方法
1
作者
袁莉芬
李松
尹柏强
李兵
佐磊
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1464-1474,共11页
基金
国家自然科学基金(61971175)
中央高校基本科研业务费(JZ2019YYPY0025)。
文摘
针对心电信号(ECG)传统分类方法效率较低的问题,该文提出一种基于自适应快速S变换(AFST)和XGBoost的心电信号精确快速分类方法。该方法首先通过快速定位算法确定心电信号特征频率点,再根据特征频率点自适应调节S变换窗宽因子,增强S变换的时频分辨率的同时避免迭代计算,大大减少运行时间。其次,基于自适应快速S变换的时频矩阵提取12个特征量来表征5种心电信号的特征信息,特征向量维数低,识别能力强。最后,利用XGBoost算法对特征向量进行识别。MIT-BIH心律失常数据库和患者实测数据验证表明,该方法显著地缩短了分类时间,对5种心电信号的分类准确率分别为99.59%和97.32%,适用于实际检测系统中心律失常疾病的快速诊断。
关键词
心电信号
心律失常
S
变换
自
适应
快速
S
变换
XGBoost算法
Keywords
ElectroCardioGram(ECG)
Arrhythmias
S-Transform(ST)
Adaptive Fast S-Transform(AFST)
XGBoost algorithm
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
R540.41 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准
被引量：
9
2
作者
李映
崔杨杨
韩晓宇
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期1968-1974,共7页
基金
国家自然科学基金(60873086)
航空科学基金(2011ZD53049
20125153025)资助~~
文摘
以具有典型人造目标的可见光和SAR(Synthetic aperture radar)图像为研究对象,提出一种自适应多尺度快速Beamlet变换方法提取人造目标在可见光和SAR图像的共有特征—线特征,并基于线特征构造控制点,设计了一种基于控制点特征的匹配度函数,采用基于特征一致的粗配准和基于控制点的精确配准方法,对待配准图像实现由粗到精的自动配准.实验表明,在可见光和SAR图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍然能够精确配准图像.
关键词
图像配准
控制点
线特征
自
适应
多尺度
快速
Beamlet
变换
特征一致
Keywords
Image registration, control point, linear features, adaptive multi-scale fast Beamlet transform, featureconsensus
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应快速S变换和XGBoost的心电信号精确快速分类方法
袁莉芬
李松
尹柏强
李兵
佐磊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准
李映
崔杨杨
韩晓宇
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
9
下载PDF
职称材料
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