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1 绪 论
2 小波变换的基础知识与提升方案
3 脉象信号的特征提取
4 基于C均值聚类的脉象信号识别
5 结论与展望
致 谢
参考文献
附 录
万龙;
重庆大学;
脉象信号; 提升小波; 特征提取; 聚类算法; 信号识别;
机译:使用分形 - 熵和聚类算法进行磁识别信号的信号噪声识别靶向去噪
机译:基于地球蠕虫优化的神经网络和提升小波变换的脑电图信号对脑电图信号的影响
机译:基于自适应提升小波方案的在线快速掌纹识别
机译:基于概率神经网络的中医脉象识别研究
机译:PalmPrints:一种基于手的生物特征识别的协作式协同进化聚类算法。
机译:Propedia:基于混合聚类算法的蛋白质 - 肽识别数据库
机译:p02.76。基于阻抗体积描记(IpG)脉冲信号分析的个性化诊断和治疗模拟阿育吠陀脉象检查
机译:基于状态空间信号处理的有限元模型损伤识别与识别
机译:基于哈尔特征和ADABOOST算法的卡尔曼滤波和聚类算法的车辆实时识别与跟踪方法
机译:基于猪连续法的卡尔曼滤波和聚类算法实时识别和追踪行人
机译:基于相干性的识别生理研究相应信号的方法,装置和系统
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