發(fā)布時間：2020-07-18 07:17

【摘要】：某些樣本觀測形如時間序列或離散信號,其本質為平滑曲線(即函數型數據),代表一個潛在的連續(xù)過程.在主元分析中引入平滑性,可更加全面地刻畫樣本觀測中包含的連續(xù)動態(tài)特性.本文介紹了從離散樣本過渡到連續(xù)曲線的平滑處理方法,陳述了線性平滑主元的基本框架——基函數空間下的多元統計.平滑曲線兼具幅度變異和相位變異,可通過配準分離兩種變異.據此重點討論了非線性平滑主元分析:既可采用混合數據形式,一并考察兩種變異性;也可借助微分流形,在非歐氏空間描述相位變異.基于開源的步態(tài)數據集,給出了3組分析結果:未經配準的平滑主元分析;配準后的幅度變異分析和相位變異分析.最后,綜述了平滑主元在生物信號處理中的典型應用.

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前1條

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相關博士學位論文 前1條

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相關碩士學位論文 前1條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關博士學位論文 前2條

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相關碩士學位論文 前3條

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【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

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6 詹

本文編號：2760590