基于CNN的心音特征融合分类方法

• 作者: 刘伟鑫 刘厶元 李昌 邱泽帆 韩威
• 来源期刊: 自动化与信息工程
• 关键词: 心音分类 心音特征融合 CNN
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 13-16,36
• 页数: 5页
• 字数: 2177字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩威		5	3	1.0	1.0
5	李昌	广东省智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室	4	0	0.0	0.0
6	刘伟鑫		4	3	1.0	1.0
10	邱泽帆	广东省智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室	2	0	0.0	0.0
11	刘厶元		2	0	0.0	0.0