【摘 要】
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传统的概率神经网络(Probability neural network,PNN)具有很强的容错性、学习过程简单、训练速度快等特点。为提高传统PNN在心音分类方面的性能,利用最小均方(Least mean sq
【基金项目】
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国家自然科学基金(61363011)资助项目,江西省自然科学基金(20151BAB207024)资助项目
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传统的概率神经网络(Probability neural network,PNN)具有很强的容错性、学习过程简单、训练速度快等特点。为提高传统PNN在心音分类方面的性能,利用最小均方(Least mean square,LMS)方法对其进行优化,进而提高心音分类与预测的准确性。LMS PNN算法对心音的信号运用窗函数进行分帧,利用双门限法确定数据IS的值,运用LMS方法对相应的参数进行调试,并将去噪后的数据以mat格式保存,提取出各个心音的短时自相关系数以及短时功率谱密度,并运用PNN,抽取40 000个
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