【摘 要】
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将隐马尔可夫模型(HMM)与小波神经网络(WNN)相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法.该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分
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将隐马尔可夫模型(HMM)与小波神经网络(WNN)相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法.该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分;再将此识别概率评分作为小波神经网络的输入,通过小波神经网络将HMM的识别概率值进行非线性映射,获取分类识别信息;最后根据混合模型的识别算法得出识别结果.实验采集80名志愿者的160段心音信号对所提出的方法进行验证,并与GMM模型的识别结果进行了对比,结果表明,所选方法能够有效提高系统的识别性能,达到了比较理想的识别效果.
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