40、心电特征提取与车牌字符识别算法研究

心电特征提取与车牌字符识别算法研究

在生物医学和智能交通领域，心电信号特征提取和车牌字符识别是两个重要的研究方向。下面将分别介绍基于 UMPCA 的心电特征提取算法以及基于遗传算法的神经网络车牌字符识别算法。

基于 UMPCA 的心电特征提取算法

• UMPCA 特征提取原理
  • 给定张量心电样本 $X$，对应的 UMPCA 特征向量 $y$ 可通过公式 $y = X × 1^{n=1} {u(n)^T_p, n = 1, …, N} {P}^{p=1}$ 获得。
  • 为解决相关问题，采用连续方差最大化方法，依次确定 $P$ 个 EMPs ${u(n)^T_p, n = 1, …, N}_{P}^{p=1}$，具体步骤如下：
    1. 步骤 1：通过最大化 $S_{yT1}$ 确定第 1 个 EMP ${u(n)^T_1, n = 1, 2, …N}$。
    2. 步骤 2：在约束条件 $g^T_2 g_1 = 0$ 下，通过最大化 $S_{yT2}$ 确定第 2 个 EMP ${u(n)^T_2, n = 1, 2, …N}$。
    3. 步骤 3：在约束条件 $g^T_3 g_1 = 0$ 和 $g^T_3 g_2 = 0$ 下，通过最大化 $S_{yT3}$ 确定第 3 个 EMP ${u(n)^T_3, n = 1, 2, …N}$。
    4. 步骤 $p$（$4\leq p\leq P$）：在约束条件 $g^T_p g_q = 0$（$q = 1, …, p - 1$）下，通