吞水音信号的数字特征提取与识别

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本文介绍了提取吞水音信号的数字特征,利用统计模式识别的方法对数字特征进行分析选择。获得分类能力较强的特征。用这些特征形成训练集,设计了多级二分类的Ficher线性分类器和最小错误概率Bayes分类器,并对这两种分类器进行比较。用Baycs分类器对正常人(N类)、炎症病人(I类)、食管中端癌(M类)。贲门癌(C类)四种类型进行自动分类识别,获得了较好的识别效果。
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