【摘 要】
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多窗口时频重排有助于提升对心音进行巴克频谱系数（BFSC）分析的时频分辨率。为此，本文提出一种基于多窗口时频重排的BFSC特征提取与深度学习结合的心音分类新算法。首先，对随机截取的心音片段进行幅值归一化等预处理，然后分别用多个正交窗口对心音做分帧处理，及计算基于短时傅里叶变换的时频重排，将得到的各独立频谱通过算术平均计算出平稳的频谱估计。最后，通过巴克滤波器组提取该重排频谱的BFSC作为特征。本文
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（81960067）； 2018云南省重大科技专项资助项目（2018ZF017）； 云南省基础研究计划（2018FE001）；
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多窗口时频重排有助于提升对心音进行巴克频谱系数（BFSC）分析的时频分辨率。为此，本文提出一种基于多窗口时频重排的BFSC特征提取与深度学习结合的心音分类新算法。首先，对随机截取的心音片段进行幅值归一化等预处理，然后分别用多个正交窗口对心音做分帧处理，及计算基于短时傅里叶变换的时频重排，将得到的各独立频谱通过算术平均计算出平稳的频谱估计。最后，通过巴克滤波器组提取该重排频谱的BFSC作为特征。本文采用卷积网络与循环神经网络作为分类器，对提取的特征进行模型比较与性能评估。最终，多窗口时频重排改进BFSC的方法提取了更具有辨别力的特征，二分类准确率达到0.936，灵敏度为0.946，特异度为0.922。研究结果表明，本文所提算法无需分割心音，随机截取心音片段，大大简化了计算流程，有望用于先天性心脏病筛查。
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