基于PCA的脑卒中患者运动信号处理方法

脑卒中其高发病率和高致残率已受到人们极大关注,采集脑卒中患者运动信号数据来评定患者康复程度成为研究热点。利用PCA算法对采集的高维运动信号进行降维预处理以提高BP神经网络对数据的分类效果。经实验分析,经BP神经网络后,与KPCA、MDS算法相比较,PCA预处理后的数据分类误差准确度提高了13.9%、16.9%。