【摘 要】
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咳嗽是呼吸系统疾病常见的症状,咳嗽的自动监测在临床上具有重要的辅助诊断意义。作为便携式咳嗽监测仪的软件算法,咳嗽识别具有小样本、粗分类和运算速度要求高的特点,这使
【机 构】
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电子科技大学中山学院机电工程学院,华南理工大学自动化科学与工程学院
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咳嗽是呼吸系统疾病常见的症状,咳嗽的自动监测在临床上具有重要的辅助诊断意义。作为便携式咳嗽监测仪的软件算法,咳嗽识别具有小样本、粗分类和运算速度要求高的特点,这使得特征降维在咳嗽识别中具有重要意义。咳嗽识别一般采用39维的Mel倒谱系数作为特征量,特征维数不高导致帧内特征降维效果不显著。针对这个问题,文中对咳嗽的声学特点进行分析,在得出咳嗽特征集中体现在爆发相的结论基础上,提出了一种基于主元分析法（PCA）的帧间特征降维方法。采用主元分析得到映射矩阵和主元个数后,以每6帧为一组进行分组降维,然后组合降维后
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