教授 博士生导师 硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
学科：信号与信息处理
生物医学工程
办公地点：大连理工大学创新园大厦
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发布时间：2019-03-10
论文类型：期刊论文
发表时间：2017-03-25
发表刊物：信号处理
收录刊物：CSCD
卷号：33
期号：3
页面范围：383-388
ISSN号：1003-0530
关键字：膝关节摆动信号;多重分形;时频信息熵;支持向量机
摘要：膝关节摆动(VAG)信号是膝关节在屈伸活动时由于接触摩擦所产生的振动,它能够反映髌骨软化症、半月板损伤和交叉韧带损伤等膝关节损伤疾病的特征与状态,正逐步得到临床医学的重视.本文依据多重分形去趋势波动方法,定量分析了正常和异常VAG信号的特性,提取了分形标度指数、多重分形谱极值点、广义分形维数和时频信息熵值等特征信息,并采用支持向量机对正常和异常VAG信号进行分类,得到较高的分类准确率,对于膝关节损伤疾病的无创检测和辅助诊断具有重要意义.
