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目的:建立气道廓清动作的声学分类器,为实施肺康复的咳嗽训练提供监测工具。方法:健康男性11例和女性15例,分别在平卧位、45°靠坐位和90°端坐位,根据随机视觉指令执行咳嗽和清嗓动作各10次,并同时录制声音,分析声音片段的时域、频域和信息域特征,由此构建声音的特征矢量用于机器学习。采用的模型包括:线性判别分析、分类回归决策树、随机森林和线性分类器型支持向量机。结果:模型间比较显示随机森林方法所建分类器具有更高的准确度(0.9162)和一致性(Kappa值为0.8323)。验证结果显示该