【摘 要】
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近年来,卷积神经网络被广泛应用于心音信号分类.为满足先心病机器辅助诊断系统低功耗、可移动等方面需求,基于轻量级神经网络MobileNet,实现了一种适用于FPGA硬件平台的心音分类器.心音分类器的深度卷积、逐点卷积与最大池化等模块通过高层次综合进行设计.该心音分类器在利用深度可分离卷积减少网络参数与运算量的同时,通过多像素多通道并行及定点量化等方式,提升了分类器运行速度.经心音数据集实验结果表明,在计算效率方面,该心音分类器在FPGA上相较于在通用CPU上实现约14倍加速.
【机 构】
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云南大学 信息学院,昆明 650504;云南省阜外心血管病医院,昆明 650102
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近年来,卷积神经网络被广泛应用于心音信号分类.为满足先心病机器辅助诊断系统低功耗、可移动等方面需求,基于轻量级神经网络MobileNet,实现了一种适用于FPGA硬件平台的心音分类器.心音分类器的深度卷积、逐点卷积与最大池化等模块通过高层次综合进行设计.该心音分类器在利用深度可分离卷积减少网络参数与运算量的同时,通过多像素多通道并行及定点量化等方式,提升了分类器运行速度.经心音数据集实验结果表明,在计算效率方面,该心音分类器在FPGA上相较于在通用CPU上实现约14倍加速.
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