【摘 要】
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提出了一种基于多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)的多元多尺度熵(Multivarite Multiscale Entropy,MMSE)特征提取方法分析多模态信号,进行
【基金项目】
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浙江省公益技术研究计划(No.LGF18F010006),浙江省自然科学基金(No.LY17F030021),浙江省教育厅科研项目(No.Y201840742)
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提出了一种基于多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD)的多元多尺度熵(Multivarite Multiscale Entropy,MMSE)特征提取方法分析多模态信号,进行人体静态平衡能力评估.首先,采集人体多模态信号,采用多元经验模态分解对多通道信号进行自适应分解,得到一系列多元固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),依据T检验和相关系数从中选取最佳的IMF分量进行信号重构;然后,采用多元多尺度
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