混合CNN-SVM的心音信號(hào)分類(lèi)算法的研究
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：3674 K
標(biāo)簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 心音信號(hào)識(shí)別
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文檔介紹：針對(duì)當(dāng)前心音信號(hào)識(shí)別算法檢測(cè)精度不佳問(wèn)題，提出了一種混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)模型 （CNN-SVM） 的心音信號(hào)分類(lèi)方法。通過(guò)PASCAL挑戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，整理出正常與不正常兩類(lèi)心音信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)預(yù)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(jìn)行訓(xùn)練。并從準(zhǔn)確率、召回率、特異性、精確率和F分?jǐn)?shù)5個(gè)方面進(jìn)行性能評(píng)估。為了驗(yàn)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(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠以較高識(shí)別率將兩種心音信號(hào)區(qū)分開(kāi)，其平均識(shí)別準(zhǔn)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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