【摘 要】
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针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,河北省大数据计算重点实验室
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针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解得到的小波系数转化成小波能量特征向量,接着使用线性判别分析法对该特征向量进行降维处理,得到新的低维特征向量,最后用SVM对低维特征进行识别。在实验中,选取了三种肺音信号：正常肺音、爆裂音、哮鸣音,用所提出的方法将8维的小波能量特征降为2维特征,在2维特征上进行了分类识别,并和降维之前的结果进行了比较,实验结果表明利用线性判别分析对小波能量特征降维
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