فایل ورد کامل الگوریتم طبقه بندی ویژگی جدید برای شناخت بیومتریک با استفاده از سیگنال های PPG

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل الگوریتم طبقه بندی ویژگی جدید برای شناخت بیومتریک با استفاده از سیگنال های PPG،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۳ صفحه

۴- نتایج و مباحث
در این مطالعه، الگوی طبقه‌بندی برای شناسایی بیومتریک همراه سیگنال‌های PPG به دست آمده از تعداد ۳۰ داوطلب ایجاد شد. ۴۰ ویژگی استخراج شده با استفاده از سیگنال‌های PPG و مشتقات آنها بودند. الگوریتم طبقه‌بندی ویژگی به منظور طبقه بندی این ویژگی‌ها مطرح شد. در الگوریتم پیشنهادی، k=3,5,7 و ۱۰ مقدار برای رای اکثریت استفاده شد. فرآیند انتخاب، به طور خاص با انتخاب ۵، ۱۰، ۱۵، ۲۰، ۲۵، ۳۰، ۳۵ و ویژگی طبقه‌بندی شده نخست به صورت جداگانه انجام شد و در مورد تعداد ویژگی‌هایی که باید با توجه به یکی از بیشترین طبقه‌بندی‌ها انتخاب شود تصمیم‌گیری شد. فرآیند طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم طبقه‌بندی کننده نزدیک‌ترین همسایه k و جابجایی یک مورد به ازای مقادیر k=1, 3 , 5, 7, 10 صورت گرفت.

عنوان انگلیسی:A novel feature ranking algorithm for biometric recognition with PPG signals~~en~~

۴ Results and discussion

In this study, a classification model was built up for biometric identification, with the PPG signals acquired from 30 volunteers. 40 features were extracted using PPG signals and its derivatives.A feature ranking algorithm was proposed in order to rank these features. In the proposed feature ranking algorithm, k¼ ۳, ۵, ۷ and 10 values were applied for majority voting. The selection process, in particular, was done by picking out the first ranked 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 and 40 features separately and by deciding as to how many features had to be selected considering the one with the highest achievement of classification. The classification process was done by utilizing the k-nearest neighbor classifier algorithm and leave-one-out transposition for k¼۱, ۳, ۵, ۷, and 10 values.

$$en!!