公开(公告)号：CN112949513B

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202110253685.0

申请日：2021-03-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 邱天爽 ,  常世杰 ,  杨佳

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于度量学习的小样本膝关节摆动信号分类方法，属于医学及生理信号的分析与分类技术领域。首先，使用滤波器和集成经验模态分解对膝关节摆动信号进行预处理。其次，对预处理后的一维膝关节摆动信号进行小波变换得到二维小波变换图像。最后，将二维图像送入由编码器和聚类算法组成的模型中进行训练，建立预测模型进行分类识别。本发明通过的分类方法的分类效果良好，通过便携式的采集装置即可完成对膝关节摆动信号的采集、处理和分类识别；且本发明不预先提取特征参数，直接将二维膝关节摆动信号送入模型进行训练、分类，避免人为提取特征参数所带来的的局限性，更好的发掘膝关节摆动信号中蕴含的信息。

公开(公告)号：CN112949513A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110253685.0

申请日：2021-03-09

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 邱天爽 ,  常世杰 ,  杨佳

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于度量学习的小样本膝关节摆动信号分类方法，属于医学及生理信号的分析与分类技术领域。首先，使用滤波器和集成经验模态分解对膝关节摆动信号进行预处理。其次，对预处理后的一维膝关节摆动信号进行小波变换得到二维小波变换图像。最后，将二维图像送入由编码器和聚类算法组成的模型中进行训练，建立预测模型进行分类识别。本发明通过的分类方法的分类效果良好，通过便携式的采集装置即可完成对膝关节摆动信号的采集、处理和分类识别；且本发明不预先提取特征参数，直接将二维膝关节摆动信号送入模型进行训练、分类，避免人为提取特征参数所带来的的局限性，更好的发掘膝关节摆动信号中蕴含的信息。