| 混合CNN-SVM的心音信号分类算法的研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3674 K | |
| 標簽： 卷积神经网络 支持向量机 心音信号识别 | |
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| 文檔介紹：针对当前心音信号识别算法检测精度不佳问题，提出了一种混合卷积神经网络-支持向量机模型 （CNN-SVM） 的心音信号分类方法。通过PASCAL挑战实验数据，整理出正常与不正常两类心音信号数据库，通过预处理滤波及MFCC、一二阶差分特征提取、PCA降维，输入CNN-SVM模型进行训练。并从准确率、召回率、特异性、精确率和F分数5个方面进行性能评估。为了验证此算法的有效性，将混合CNN-SVM模型与单一SVM、CNN模型分别进行了对比。实验结果表明，该方法能够以较高识别率将两种心音信号区分开，其平均识别准确率接近于99%，相较于单一CNN方法提高了2.48%，同样高于单一SVM算法。 | |
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