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基于端到端轻型卷积神经网络的心音信号分类方法
- 专利权人:
- 中国科学院半导体研究所
- 发明人:
- 刘鸣,任斌斌,马凯南
- 申请号：
- CN202211370334.9
- 公开号：
- CN115581475A
- 申请日:
- 2022.11.03
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于端到端轻型卷积神经网络的心音信号分类方法，包括：对原始心音信号进行降采样处理和分段处理；利用短时傅里叶变换对分段处理后的心音信号进行特征提取，并将具有特征标签的多维心音信号随机分成训练集、验证集和测试集；利用训练集、损失函数和优化器得到经过训练的多维卷积神经网络；利用验证集对经过训练的多维卷积神经网络的参数进行调整得到本轮训练完成的多维卷积神经网络；利用训练集和验证集对多维卷积神经网络进行交叉优化与调整得到训练完成的多维卷积神经网络集合；利用测试集和预设评价指标，得到优化的多维卷积神经网络；利用优化的多维卷积神经网络处理心音信号，并输出心音信号的分类信息。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
