混合CNN-SVM的心音信号分类算法的研究 | |
所属分类:技术论文 | |
上传者:wwei | |
文档大小:3674 K | |
标签:卷积神经网络支持向量机心音信号识别 | |
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文档介绍: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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