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公开(公告)号：CN108470156B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810183034.7
申请日：2018-03-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种心音信号分类识别方法，首先对经过预处理后的心音信号进行离散小波分解，得到不同频带的细节小波系数和近似小波系数；然后对这细节小波系数和近似小波系数依次求归一化平均香浓能量包络和自相关函数，得到细节小波系数包络的自相关特征和近似小波系数包络的自相关特征，紧接着，利用局部线性嵌入算法分别对细节自相关特征和近似自相关特征进行非线性特征降维，并将降维后的细节特征和近似特征进行融合得到融合特征；最后将融合特征作为支持向量机的输入进行分类识别；采用本发明可以避免对心音信号进行分段处理，提高心音特征提取的准确性，对病理心音的分析和特征提取具有积极的作用。
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公开(公告)号：CN108470156A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810183034.7
申请日：2018-03-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种心音信号分类识别方法，首先对经过预处理后的心音信号进行离散小波分解，得到不同频带的细节小波系数和近似小波系数；然后对这细节小波系数和近似小波系数依次求归一化平均香浓能量包络和自相关函数，得到细节小波系数包络的自相关特征和近似小波系数包络的自相关特征，紧接着，利用局部线性嵌入算法分别对细节自相关特征和近似自相关特征进行非线性特征降维，并将降维后的细节特征和近似特征进行融合得到融合特征；最后将融合特征作为支持向量机的输入进行分类识别；采用本发明可以避免对心音信号进行分段处理，提高心音特征提取的准确性，对病理心音的分析和特征提取具有积极的作用。
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