【摘 要】
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目的 应用经验模态分解(EMD)和特征筛选算法对心音信号的分类进行研究,以有效区分心脏瓣膜缺损与正常状态的心音.方法 针对心音信号采用EMD获取多层固有模态函数(IMF),结合相
【机 构】
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西华大学电气与电子信息学院,四川成都610039;国网四川省电力公司电力科学研究院,四川成都610072
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目的 应用经验模态分解(EMD)和特征筛选算法对心音信号的分类进行研究,以有效区分心脏瓣膜缺损与正常状态的心音.方法 针对心音信号采用EMD获取多层固有模态函数(IMF),结合相关系数准则和均方根误差分析法,提出了基于自适应阈值确定IMF分量进行重构的方法.分别采用3种特征筛选算法:基于交叉验证的递归特征消除方法(RFECV)、基于最大互信息系数和基于最大相关最小冗余特征筛选方法,对重构信号提取多维特征进行排序选择.结果 利用随机森林法对现有特征数据集进行分类,RFECV法筛选出的特征子集分类准确率优于其余2种筛选方法,在选取15维特征的情况下最优准确率为98.28％.结论 通过EMD自适应重构结合基于RFECV的特征子集提取方法降维效果显著,且分类效果较好,具有实际应用意义.
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