预筛选PCA法在特征分类中的应用

摘要：

主成分分析(PCA)法在特征融合过程中未考虑特征之间特性对分类识别的影响,导致降维后特征无法正常有效分离,因此提出预筛选PCA方法以提取信号的时域特征、频域特征.利用相关系数法可有效区分对象之间的相互关系,先去掉不利于分类的特征,然后对新得到的矩阵进行PCA降维,把时域特征及频域多特征转化为综合性的评价指标,以获得更好的分类效果.结果表明:该方法的特征分离效果更好.研究结果有利于提高PCA分类识别准确率.

关键词：相关系数法;预筛选;主成分分析法;时域特征

所属期刊栏目：49

分类号：TH17

资助基金：新疆科技厅区自然基金项目2018D01C148

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：178-182