Classification method based on multidimensional probability density function estimation dedicated to embedded systems

Krzysztof Konopko; Dariusz Janczak

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Classification method based on multidimensional probability density function estimation dedicated to embedded systems

机译：基于嵌入式系统多维概率密度函数估计的分类方法

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The paper proposes a statistical classification method devoted to multisensor embedded systems. It is based on estimation of multidimensional probability density function (pdf) which describes statistical properties of multisensor measurement data. Various methods of pdf estimation are compared. The performance of the algorithm was checked through implementation on digital signal processor. The results of the tests confirmed high efficiency of the proposed method and its low numerical load. The paper also presents an example of application to breast cancer diagnosis.

机译：本文提出了一种针对多传感器嵌入式系统的统计分类方法。它基于多维概率密度函数（pdf）的估计，该函数描述了多传感器测量数据的统计属性。比较了pdf估计的各种方法。通过在数字信号处理器上的实现检查了算法的性能。测试结果证实了该方法的高效率和较低的数值负荷。本文还提供了在乳腺癌诊断中的应用实例。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2018年第6期|共6页
作者
Krzysztof Konopko; Dariusz Janczak;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
statistical classificationmultisensor systempdf estimationembedded systemsdigital signal processor;

机译：统计分类多传感器系统pdf估计嵌入式系统数字信号处理器;

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