【摘 要】
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针对病理性心音和正常心音差异导致的心音信号准确分段问题,本文提出一种无需对心音信号分段即可分类识别的方法。首先,对心音信号进行滤波处理;之后,将提取的心音同态特征包
【机 构】
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南京邮电大学电子光学与工程学院,射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271334)
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针对病理性心音和正常心音差异导致的心音信号准确分段问题,本文提出一种无需对心音信号分段即可分类识别的方法。首先,对心音信号进行滤波处理;之后,将提取的心音同态特征包络取自相关函数,按照心音的特点,设计卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)作为分类器;最后,进行训练、验证及测试。实验结果表明:本文方法在验证集上得到的准确率为100%,在测试集上得到的修正准确率为90.21%。
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