elm分类器matlab代码-Online-dictionary-learning:在线词典学习

榆木分类器在线词典学习 这是在线稀疏字典学习和时间金字塔匹配的官方Matlab实现[“李南宇，司玉娟，邓铎，袁春雨ECG通过在线稀疏字典和时间金字塔匹配进行分类”，在IEEE第17届国际通信技术大会上（ICCT）]可以从中下载 兼容性 该代码使用Windows 10和Matlab 2012进行了测试。 抽象的 最近，单词袋（BOW）算法提供了有效的功能并提高了ECG分类系统的准确性。 但是，BOW算法有两个缺点：（1）。 量化误差大，重建性能差。 （2）。 它会丢失心跳的时间信息，并可能为不同类型的心跳提供令人困惑的功能。 此外，ECG分类系统可用于对心血管患者进行长时间监视和分析，同时会产生大量数据，因此我们迫切需要一种有效的压缩算法。 鉴于上述问题，我们使用小波特征构造稀疏字典，从而将量化误差降至最低。 为了降低算法的复杂性并适应大规模的心跳操作，我们将在线词典学习与特征符号算法结合起来以更新词典和系数。 系数矩阵用于表示心电图搏动，大大减少了内存消耗，同时解决了定量误差的问题。 最后，我们构造金字塔以匹配每个ECG搏动的系数。 因此，我们通过时间随机池获得包含节拍时间信息的特征。