| 混合CNN-SVM的心音信號分類算法的研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3674 K | |
| 標簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 心音信號識別 | |
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| 文檔介紹：針對當前心音信號識別算法檢測精度不佳問題，提出了一種混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機模型 （CNN-SVM） 的心音信號分類方法。通過PASCAL挑戰(zhàn)實驗數(shù)據(jù)，整理出正常與不正常兩類心音信號數(shù)據(jù)庫，通過預處理濾波及MFCC、一二階差分特征提取、PCA降維，輸入CNN-SVM模型進行訓練。并從準確率、召回率、特異性、精確率和F分數(shù)5個方面進行性能評估。為了驗證此算法的有效性，將混合CNN-SVM模型與單一SVM、CNN模型分別進行了對比。實驗結(jié)果表明，該方法能夠以較高識別率將兩種心音信號區(qū)分開，其平均識別準確率接近于99%，相較于單一CNN方法提高了2.48%，同樣高于單一SVM算法。 | |
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