【摘 要】
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为了提高利用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)特征向量进行心音信号分类的准确率,本文提出以一种基于独立成分分析(independent component anal
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(11864016,11704164);江西省文化艺术规划课题(YG2017384);江西省研究生创新专项资金项目(YC2018-S330)
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为了提高利用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)特征向量进行心音信号分类的准确率,本文提出以一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)及权值优化的MFCC特征向量优化方法。首先,通过消除趋势项、降噪、提取心动周期与基础心音分割等步骤对心音信号预处理;接着,对提取的基础心音信号做Mel频谱变换及倒谱分析提取MFCC特征向量,其中用ICA替代离散余弦变换去除分量间高阶量的相关性,同时采用相关系数为
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