基于心音同态包络的无需分段分类方法

作者：成谢锋^*; 黄健钟

来源：陕西师范大学学报(自然科学版), 2020, 48(06): 33-39.

DOI：10.15983/j.cnki.jsnu.2020.02.034

• 心音
• 同态特征包络
• 自相关函数
• 卷积神经网络

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%。

• 单位
  南京邮电大学