【摘 要】
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为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性，将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上，用小波
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为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性，将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上，用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组，获得新特征参数DWPTMFCC；针对传统GMM参数初始化K-means算法缺点，用加权可选择模糊C均值算法进行改进；将提取的特征参数分别输入到改进后GMM进行分类识别。对临床采集的心音数据测试结果表明，该方法能有效提取心音特征，优于传统GMM识别性能。
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