【摘 要】
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为提高心音信号在临床医学上的识别准确度,提出双谱减法和粒子蚁群聚类SVM算法。采用双谱减法对二尖瓣心音信号通过滤波、傅里叶变换以及减法操作,得到降噪后的频域信号,将频
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61363011);江西省自然科学基金项目(20151BAB207024)
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为提高心音信号在临床医学上的识别准确度,提出双谱减法和粒子蚁群聚类SVM算法。采用双谱减法对二尖瓣心音信号通过滤波、傅里叶变换以及减法操作,得到降噪后的频域信号,将频域信号进行逆傅里叶变换得到时域信号,提取其信号的特征值,完成降噪处理。采用粒子群算法找出特征数据的局部与全局极值,确定初始聚类中心,通过蚁群聚类算法优化SVM,完成心音数据的识别处理。实验结果表明,粒子蚁群聚类算法对二尖瓣心音信号的识别准确率较高。
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