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基于PCA和HMM的心音自动识别系统
被引量:
3
1
作者
王晓燕
曾庆宁
粟秀尹
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第20期148-151,共4页
针对信号识别率高低由识别模型及特征参数决定的特点,提出融合K均值聚类的多观察序列的Baum-Welch参数重估算法,用于训练隐马尔科夫模型(HMM),通过主分量分析(PCA)对梅尔频率倒谱系数进行变换,并设计与实现一套基于PCA和HMM的心音自动...
针对信号识别率高低由识别模型及特征参数决定的特点,提出融合K均值聚类的多观察序列的Baum-Welch参数重估算法,用于训练隐马尔科夫模型(HMM),通过主分量分析(PCA)对梅尔频率倒谱系数进行变换,并设计与实现一套基于PCA和HMM的心音自动识别系统。实验结果表明,该系统对6类常见心音的平均识别率达到83.3%,性能优于其他心音识别系统。
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关键词
梅尔频率倒谱系数
主分量分析
隐马尔科夫模型
K均值聚类
Baum-Welch算法
心音识别
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职称材料
题名
基于PCA和HMM的心音自动识别系统
被引量:
3
1
作者
王晓燕
曾庆宁
粟秀尹
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第20期148-151,共4页
基金
广西自然科学基金资助项目(A053232)
广西研究生创新基金资助项目(2011105950810M16)
桂林电子科技大学基金资助项目(UF11012Y)
文摘
针对信号识别率高低由识别模型及特征参数决定的特点,提出融合K均值聚类的多观察序列的Baum-Welch参数重估算法,用于训练隐马尔科夫模型(HMM),通过主分量分析(PCA)对梅尔频率倒谱系数进行变换,并设计与实现一套基于PCA和HMM的心音自动识别系统。实验结果表明,该系统对6类常见心音的平均识别率达到83.3%,性能优于其他心音识别系统。
关键词
梅尔频率倒谱系数
主分量分析
隐马尔科夫模型
K均值聚类
Baum-Welch算法
心音识别
Keywords
mel
frequency
cepstrum
coefflcient
(
mfcc
)
Principal
Component
Analysis(PCA)
Hidden
Markov
ModeI(HMM)
K-means
clustering
Baum-Welch
algorithm
heart
sounds
recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA和HMM的心音自动识别系统
王晓燕
曾庆宁
粟秀尹
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
3
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