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基于小波变换和BP神经网络的肺炎呼吸音识别算法研究（英文） 被引量：3
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作者 傅星瑜 李凡 《无线互联科技》 2017年第5期105-108,118,共5页
文章提出了一种特征提取和分类不稳定的肺音信号的方法用来诊断肺炎。肺音信号由信号采集系统获取并使用具有高分辨和分解特性的小波变换进行分析。利用离散小波变换将信号分解和重构成7层并从子带中提取一组统计特征作为BP神经网络的... 文章提出了一种特征提取和分类不稳定的肺音信号的方法用来诊断肺炎。肺音信号由信号采集系统获取并使用具有高分辨和分解特性的小波变换进行分析。利用离散小波变换将信号分解和重构成7层并从子带中提取一组统计特征作为BP神经网络的输入。同时,为了抑制噪音和获得更纯净的肺音,文章讨论了4种不同的滤波方法,并发现小波变换滤波的方法更好。经过BP神经网路的训练后,肺音信号被分类为正常信号和肺炎信号两种结果。最终实验结果表明,上述这些方法具有较高的识别度,在识别肺炎的过程中表现良好。 展开更多
关键词 肺炎 小波变换 特征提取 BP神经网络
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