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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了基于模糊C‑均值聚类与峰值提取的阈值自适应信号提取算法，利用合适的降噪方法，区分出噪声和动作信号，并将噪声从动作信号中剔除，提取出动作信号。然而以往的窗函数等信号提取算法大多需要人工设置一个噪声阈值，而不同噪声阈值难以直接确定和区分，导致无法直接应用在产品上，为了解决该问题，本发明通过对处理后的信号进行数字信号处理和特性分析，使用一种基于模糊C‑均值聚类、最大类间方差法的阈值自适应峰值提取的信号提取算法，可以实现自适应的阈值，在实现分类中不需要人为操作，具有自适应、高鲁棒性的特征，进而提高方法的实用性。
主权项：1.一种基于模糊C-均值聚类与峰值提取的阈值自适应信号提取算法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1：使用巴特沃斯高通滤波器剔除动作信号中的噪声；步骤2：在进行无监督的模糊c-均值聚类方法FCM迭代计算前，预先对数据进行标准差标准化z-score标准化；步骤3：完成了模糊聚类划分后，然后寻找峰值从而锁定目标波形，使用OTSU算法最大类间方差算法来准确区分两种波峰，计算出采样点的均值Tend；步骤5：对于滤波后的数据中的所有极大值，仅在其值大于Tend的情况下视其为目标极大值点，从而利用Tend提取出执行动作的高波峰中的极大值点，同时选取同一高波峰中的最大极大值点作为代表极大值点；步骤6：在得到每个高波峰的代表极大值后，从每个代表极大值向前逐次遍历，在当前遍历点xi脱离执行动作聚类而属于静坐动作聚类时，视该点为动作的起始点；检测恢复动作的截止点的方法类似于起始点检测，将整个样本进行取负，波谷就变成了波峰，并从代表极大值点初始波形中的波谷代表极小值点处逐次向后遍历，在当前遍历点脱离恢复动作聚类而属于静坐动作聚类时，视该点为恢复动作的截止点；步骤7：基于已获得波峰波谷位置定位动作起始点和终止点，从而做到数据的分割，提取出动作波形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于模糊C-均值聚类与峰值提取的阈值自适应信号提取算法
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