论文摘要
针对传统心音预处理算法过程复杂且处理后的心音信号只有时间维度,无法满足深度学习样本处理需求,提出一种适用于卷积神经网络心音预处理算法,能够将心音信号从一维变换至二维,并采取皮尔卡森相关系数对预处理后样本进行相关分析,分析表明预处理后的正负样本差异较大,可以用于CNN进行分类识别。上述算法首先采用4层小波阈值去噪,相比传统去噪算法能较好地去除噪声并保持信号中有效信息。其次,截取合适长度的信号,提取梅尔倒谱系数及一阶差分、二阶差分,组成3幅二维心音信号"特征图",对应图片RGB三个通道,满足了CNN样本需求,提取了心音信号的有效特征。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谭朝文,宗容,王威廉,杨宏波
关键词: 心音,小波去噪,梅尔系数,皮尔卡森相关系数
来源: 计算机仿真 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 电信技术,自动化技术
单位: 云南大学信息学院,云南省阜外心血管病医院
基金: 国家自然科学基金支持资助项目(61261008),2018云南省重大科技专项(社会发展领域-医药健康方向)(2018ZF017)
分类号: TN912.3;TP183
页码: 214-218
总页数: 5
文件大小: 1305K
下载量: 128
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标签：心音论文; 小波去噪论文; 梅尔系数论文; 皮尔卡森相关系数论文;