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2019, Volume 1
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Vol. 1, No. 1, March 2019, PP. 1-6
基于MFCC与BFCC特征提取的先心病心音识别
朱莉莉, 云南大学信息学院,昆明,中国
潘家华, 云南省阜外心血管病医院,昆明,中国
施继红, 云南大学信息学院,昆明,中国
杨宏波, 云南省阜外心血管病医院,昆明,中国
谭朝文, 云南大学信息学院,昆明,中国
王威廉, 云南大学信息学院,昆明,中国
收稿日期: Dec. 18, 2018;       录用日期: Jan. 17, 2019;       出刊日期: Feb. 1, 2019
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摘要
心脏听诊是目前先心病初诊和筛查的基本手段,对心音信号的分析研究有助于实现机器辅助听诊。本文采用小波变换对原始心音信号去噪、重构,提取信号的香浓包络并进行心动周期分段定位。以S1为起点分别进行帧长为2048点的MFCC和BFCC的32维特征参数提取,并作为BP神经网络的输入用于网络学习训练和测试。随机选取先心病病例心音和正常心音各60例进行训练,异常、正常心音各40例进行测试。实验结果表明,BFCC特征参数作为输入训练的网络敏感度为85.11%,特异度为88.89%;而MFCC特征参数作为输入训练的网络敏感度为86.96%,特异度达到90.91%。MFCC特征参数较BFCC特征参数作为输入的网络具有更好的识别效果。
关键词
先心病,小波变换,MFCC,BFCC,BP神经网络
文章引用:
朱莉莉 , 潘家华 , 施继红 , 杨宏波 , 谭朝文 , 王威廉 , 基于MFCC与BFCC特征提取的先心病心音识别, 亚太信息科学与技术期刊. Vol. 1, No. 1, 2019, pp. 1-6.
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