公开(公告)号：CN113133742B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202110415215.X

申请日：2021-04-18

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 马春艺 ,  杨建华 ,  杨静怡 ,  侯博川

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于时域多维特征融合的膝关节信号特征提取及分类方法与装置。基于信号的时域特征，选取能够表征VAG信号的具有明确物理含义的典型时域特征，通过特征加权融合方法，将单一VAG信号浅层特征构建为VAG信号多维深层特征，从而能够提升特征对数据集的划分纯度和VAG信号的表征能力，进而可以获得较高的膝关节信号分类准确率，有利于为智能化膝关节病理早期退行性诊断提供建议依据。

公开(公告)号：CN113133742A

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN202110415215.X

申请日：2021-04-18

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 马春艺 ,  杨建华 ,  杨静怡 ,  侯博川

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于时域多维特征融合的膝关节信号特征提取及分类方法与装置。基于信号的时域特征，选取能够表征VAG信号的具有明确物理含义的典型时域特征，通过特征加权融合方法，将单一VAG信号浅层特征构建为VAG信号多维深层特征，从而能够提升特征对数据集的划分纯度和VAG信号的表征能力，进而可以获得较高的膝关节信号分类准确率，有利于为智能化膝关节病理早期退行性诊断提供建议依据。