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一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法
- 专利权人:
- 桂林电子科技大学
- 发明人:
- 王子民,曾利,蒙玉洪,王钰萌,覃军焱,蓝如师,刘振丙
- 申请号：
- CN201910690101.9
- 公开号：
- CN110327055A
- 申请日:
- 2019.29.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于高阶谱和卷积神经网络的心冲击信号的分类方法,步骤为:S1、获取数据集训练样本;S2、采用切比雪夫和小波变换的滤波方法对步骤S1获得的数据集训练样本进行去噪预处理,得到纯净的心冲击信号;S3、对步骤S2得到的心冲击信号进行高阶谱特征分析,得到信号的幅值和相位的特征信息;S4、构建卷积神经网络模型,将步骤S3得到的特征信息,作为卷积神经网络模型的输入,得到分类结果。该方法利用高阶谱具有时移不变性、尺度变化性和相位保持性进行特征提取得到特征以保留更多的信号信息,还能够抑制高斯有色噪声,从而提升心冲击信号分类的性能;同时,该方法具有更好的泛化性能,并有效解决了高阶谱谱应用的二维模板匹配问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
