基于变分模态分解的冻结步态识别方法

摘要

针对传统帕金森患者冻结步态识别方法自适应性不佳的问题,提出一种基于变分模态分解的冻结步态识别方法.首先采用变分模态分解代替传统时频分析方法对冻结步态信号进行充分的自适应分解.其次为提高算法识别精度和识别速度,选用CART模型作为集成分类器的基分类器并进行特征降维处理.最后针对不平衡数据集和单分类器性能有限的问题,进行了数据采样-集成分类器的设计并通过贝叶斯优化对识别算法进行超参数寻优.实验结果表明,相对于AdaBoost、Tomeklinks-AdaBoost和ROS-AdaBoost集成算法,RUSBoost集成算法可以更高效地完成冻结步态识别任务.