【摘 要】
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针对心音信号的非平稳特性和易被噪声干扰的特点,本文提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)与IMF样本熵结合的特征提取方法。将信号进行CEEMDAN自适应分解为若
【机 构】
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云南大学信息学院,云南省阜外心血管病医院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:先心病心音库构建及特征提取算法研究,项目编号:61261008,2018云南省重大科技专项(社会发展领域-医药健康方向):基于人工智能与互联网+的先心病初诊辅助诊断技术研究与平台研发,项目编号:2018ZF017
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针对心音信号的非平稳特性和易被噪声干扰的特点,本文提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)与IMF样本熵结合的特征提取方法。将信号进行CEEMDAN自适应分解为若干个IMF分量,并计算各阶IMF分量的样本熵作为特征向量。在此基础上提出一种基于因子分解机(Factorization Machines, FM)的推荐模型,能更好的处理稀疏大数据的缺点,较好的解决了样本熵的稀疏性。为了验证该模型的优劣,进行了AUC曲线分析。通过对600例先心病病例心音和600例正常心音实验数据分析,证明该方法
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