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基于集成学习的心音分类研究.pdf

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    摘要

    心音分类旨在对心脏的病理事件探究一种合理可靠的分类方法。单一领域的

    特征只表征了关于心音信号的部分信息。基于不同的机器学习方法构建的心音分

    类模型的分类效果也存在较大差异。本文首先对提取到的心音特征进行处理，对

    时域和频域上的特征统计数据进行可视化分析，并选取其中正常心音和异常心音

    数据特征分布差异较大的成分。此外，发现频域特征MFCC在低频段的统计数

    据较中高频段分布差异明显，为心音在低频MFCC特征上的研究提供了思路。

    各领域特征分别结合主成分分析方法进行适当降维，探究得到了分类效果最佳的

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