基于CNN的心音特征融合分类方法
针对TFF1dCNN方法利用一维CNN分别对各心音片段的4个频带信号提取特征,可能无法充分提取各频带信号间相关信息的问题,提出TFF2dCNN方法.先将4个频带信号融合成二维信号;再由二维CNN进行特征提取和分类.实验结果表明,该方法提升了分类正确率.此外,还分析了心音样本的分类正确率与其包含的心动周期数的关系.
心音分类、心音特征融合、CNN
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国家自然科学基金项目61803107;广州市科技计划项目201803020025,201906010036;广东省科学院人才项目2019GDASYL-0105069
2019-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
13-16,36
