判别准则优化的LDA研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究背景 | 第12-14页 |
| 1.3 论文创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构和研究内容 | 第14-16页 |
| 2 线性判别分析原理 | 第16-23页 |
| 2.1 二分类问题 | 第16-18页 |
| 2.2 多类问题 | 第18-20页 |
| 2.3 线性判别分析存在的问题 | 第20-22页 |
| 2.3.1 LDA的相近类不易分离问题 | 第20-21页 |
| 2.3.2 LDA的奇异性问题 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 改进的线性判别分析 | 第23-27页 |
| 3.1 传统的距离函数 | 第23-24页 |
| 3.2 接近函数 | 第24-25页 |
| 3.3 基于接近函数改进的LDA | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 实验与分析 | 第27-39页 |
| 4.1 算法测试 | 第27-30页 |
| 4.2 ECG身份识别实验 | 第30-37页 |
| 4.2.1 心电信号 | 第30-31页 |
| 4.2.2 ECG身份识别流程 | 第31-32页 |
| 4.2.3 实验数据及ECG信号预处理 | 第32-33页 |
| 4.2.4 特征提取 | 第33-35页 |
| 4.2.5 归一化 | 第35页 |
| 4.2.6 算法性能比较与分析 | 第35-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 5 MSLDA与C-LDA的集成方法 | 第39-43页 |
| 5.1 最大散度差线性鉴别分析 | 第39-40页 |
| 5.2 MSLDA和C-LDA的集成方法 | 第40-41页 |
| 5.3 实验与分析 | 第41-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 6 总结与展望 | 第43-48页 |
| 6.1 总结 | 第43-44页 |
| 6.2 展望 | 第44-48页 |
| 6.2.1 基于核的LDA | 第44-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 作者简介 | 第52-53页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53页 |
