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基于心音同态包络的无需分段分类方法

Non-segment classification method based on heart sound homomorphic envelope

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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％.

成谢锋、黄健钟

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南京邮电大学 电子光学与工程学院,江苏 南京 210023

射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室,江苏 南京 210023

心音 同态特征包络 自相关函数 卷积神经网络

国家自然科学基金

61271334

2020

陕西师范大学学报(自然科学版)
陕西师范大学

陕西师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.563
ISSN：1672-4291
年,卷(期)：2020.48(6)
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