【摘 要】
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咳嗽的干湿性是儿科呼吸道疾病诊断的重要依据。咳嗽干湿性自动分类一般以咳嗽音MFCC作为主要特征向量，但Mel频率滤波器组低频密集高频稀疏的分布特性，使其未充分利用不同频段
【机 构】
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中国计量大学信息工程学院,丽水市人民医院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672476)
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咳嗽的干湿性是儿科呼吸道疾病诊断的重要依据。咳嗽干湿性自动分类一般以咳嗽音MFCC作为主要特征向量，但Mel频率滤波器组低频密集高频稀疏的分布特性，使其未充分利用不同频段在反映干湿性能力上的差异。小波包分解可以获得不同频段的特征，对小波能量进行Mel频率刻度的非线性伸缩，以弱化低频特征、强化高频特征，从而凸显两类咳嗽音信号在各频段上的差异性。实验结果表明，该特征向量能更有效地区分两类样本数据，干湿性总体分类准确率达89.6%。
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