关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进
关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进∑∑md2(x1,v,)离有变化,即(1)式中改为(,)=|P)(x;-v大连大学学报其中W为模糊加权因子,由式(5)确定。在模糊￠一均值算法中引入模糊加权因4子,使得数据空间中各个数据点对同一橐类中心所具有的特征优势不同,导致对距离的贡献也不同,更具合理性,使得聚类效果更好,分类更清晰,改进数据预处理的方法。4数据仿真结果将200个二维数据分为三类。使用了两种方法,本文提出的改进的模糊聚类算法(引入了模糊加权因子),结果见图2;经典的模糊C-均值聚类算法6,结果见图3对比聚类效果图如通过对比两种算法的效果图可以看出:图图3FCM聚类效果图2是改进后的模糊聚类算法(引入了模糊加权刈比目标函数曲线如下因子)的效果图,聚类效果比图3经典的模糊C均值聚类算法更好,数据点更集中,有若干点集中在聚类中心上。我们可以看右下角的数据点,改进后的模糊聚类算法将紫色的点和蓝色的点能清楚的分开,两个类之间的界限很明显而模糊C-均值算法分类的程度就不是很清晰,分别属于两个类的绿色的点和紫色的点几乎重合,可见类与类之问划分不清晰。图4改进算法后的目标函数图图2改进算法后的聚类效杲图喷笔签义,引入了重要参数-模糊加权因子,模糊加权因子的引入,使得数据空间中各数据点所具有的特大连大学学征优势不同,导致对距离的贡献也不同,这是两种距离定义方法的根本区别之处。并且用数据仿真验证了这种改进了的模糊聚类算法比原来的算法聚类更有效,分类更清晰,速度快。参考文献O一0年第五期[l} Timothy J.Ros.模糊逻辑及其工栏应用[M].北京:电子工业出版社,20032]鲁宇,范希鲁.模糊加权距离及其合理性讨论[J].北方交通大学学报,1990(2)[3]王士同、神经模糊系统及其应用[M].北京:北京航天航空大学出版社,1998(6)图5FCM目标函数图T 4 1 Kazutaka Umuyaharu, Saclaaki MiyarIulo and Yoshiteru图4的是改进算法后的目标函数图(引入模糊Nakamori, Formulations of Fuzzy Clustering for Categorical加权因子),图5是经典的模糊C-均值算法目Data, International Journal of Innovative ComputingInformation and Control(lICIC), vol 1, no, 1, pp 83标函数图。可以看出图4的函数曲线比图5的函94,2005(3)数曲线更加平滑,收敛速度快。[5 Hugang Han, Information System with Fuzzy Weights5结论Intermational Journal of Innovative Computing, Information本文讨论的是对模糊C-均值聚类算法的改and Control JICIC ) vol. 2, no 3, pp 553-565, 2006进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,用一种6]吴晓莉,林哲辉.MAⅣLAB埔助模湖系统设计[M.西安:新的定义距离的方法替代欧氏空间中距离的定西安电子科技大学出版社,2002.Improvement of the Fuzzy C-Means Clustering AlgorithmWANG Ying-jie Wang, BAI Feng-bo, WANG Jin-hui(1. College of Information Engineering, Dalian University, Dalian, 116622, China2. MSPD, HiSoft Technology Intemational Ltd., Beijing, 100074, China3. Beijing Electromechanical Engineering Insitute, Beijing, 100074, ChinaAbstract: An improvement algorithm about the fuzzy c-means clustering algorithm is discussed in this paper. Basedon original fuzzy c -rneans clustering algorithm, the improvement algorithm uses a new way of defining distance todisplace the distance in Euclidean space. Experimental results show that the improvement algorithm is better thanal algurithm and the classification is clearer than original algKey words Fuzzy c-means algorithm; Fuzzy weighted distance; Fuzzy weighted factor
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心率检测系统的设计论文
心率检测系统的设计论文，ti杯电子设计大赛优秀论文右手接至低通前置放大电路滤波器输左手入端共模电压右腿驱动屏蔽动右腿退导联屏蔽线图2前置放人电路框图1)前賢放大调理针对心电信号高增益,高输入阻抗,高垬模抑訇比,低噪声,低漂移和合适带宽的采集要求,采用仪表放大器,以获得良好的综合性能。所以采用仪用放大器AD620只要用只外接电阻便可设置放大器的增益,增益G为494人R2)右腿驱动电路将右腿连接到一个辅助的运算放大器的输出端,把混杂于原始心电信号中的共模噪声提取出来,经过一级倒相放大后,再返回到人体,使它们相互叠加,从而减小人体共模干扰的绝对值,提高信噪比。本电路采用高精度运算放大器O217。通过这个负反馈结构,可大大抑制测量过程屮前置敚大器输入端共模电压的影响。此外,右腿驱动电路还可以提供电气上的安全性。3)屏蔽驱动电路屏蔽驱动器是一个同相电压跟随器,将放大器的输出端和屏蔽相连,将屏蔽线和地隔开,并且对于50Ⅳz的共模干扰信号来说,从人体输入的两路信号是相等的导联线和屏蔽线之间的电压差为0,从而消除了其间的电容,提高了输入电路的阻抗,降低人与地之间的漏电流。如图3所小220kTT1点2R图3带屏蔽驱动、右腿驱动的前置放大调理电路经过前置放大器后心电信号被放大的倍数为49.4KG=1+51IK∥(24.9K+24.9K)(2)高通滤波电路的设计电极与皮肤表面之间容易产生直流偏压,为了消除这部分的干扰,需要采取高通滤波电路图4所示予以滤除,其截止频率为≈0.5Hz2丌√RR,CC22x√22X×47K×101×10U4BQPZITT图4二阶高通滤波电路(3)低通滤波电路的设计噪声来源一类是各种电子设备辐射出的高频噪声,一类是市电的50z噪声。通常情况下后者影响尤为明显。对这些噪声的滤波需要用到滤波器。低通滤波器(电路图如图5)通常情况下截止频率选择在100Hz以下。低通截止频率为2兀√RR1CC42√24K×24K×0.047×Dm≈100H2T745TQP2171图5二阶低通滤波电路(4)50Hz陷波电路的设计为了去除人体或测试系统中产生的工频50Hz干扰34,需用带阻滤波器加以抑制。我们采用心电测量没备当前普煸采用的双T陷波电路滤除工频干扰,其参数计R算公式为:2可C其中f为滤去频率,如图6所小。USD图650Hz陷波电路(5)后置放大电路及抬升电路的设计因为wsP430F169模数转换器的范围为0~2.5V,所以要对采集的心电信号进行拾升如此在实现后置放大的过程中,既要考虑信号中平的提升,又要实现信号的放大。放大器芯片用INA217。具体电路如图7所示图7后置放大发抬升电路放大倍数为:G=110K10KRIK抬升电路有对放大信号拾升了1.25V(6)电源电路的设计电源电路的设计是由电平转换器760,线性调节器MX8511,电压基准REF3025及电池盒组成,如图8所示电源电路图8电源电路31.3元件的布局和PCB板的设计在PCB板中,包含多种类型的电路,为了避免各部分电路中信号相互耦合而生千扰,对不同类型的电路部分进行分离布局是PCB板设计的一个基本原则。各部分之间不仅应保持相当距离,还要分开走线。电源系统的布线包括电源线VDD和地线vSs的布线,是系统抗干扰的个重要部分。VDD和wSS应尽可能扩大面积,以防止因电磁能量较强而产生电磁干扰能量的发射,这也是保证高频信号到地之间具有低阻抗的措施3.2软件设计软件设计的关键是对MSP430F169的控制以及LCD显示。所有软件均采用C语言绽写。软件实现的功能是QRS波检测并算出心率,LCD显小波形以及SD卡存储3.2.1软件流程系统软件部分流程图9如下所示,开关按键按下后,屏幕显示L0GO图(江苏省TⅠ杯电子设计大赛),通过对各模块的初始化后,由中断定时服务实现对心电信号QRS波检测,心率计算,波形回放。系统初始化A/D采集LCG0显示N按键显示模块初始化
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