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一种基于低秩张量学习的多通道心肺音异常识别系统与装置
- 专利权人:
- 广东工业大学
- 发明人:
- 邱育宁,谢胜利,谢侃,杨其宇,吕俊,周郭许,王艳娇,陈林楷
- 申请号：
- CN202010591990.6
- 公开号：
- CN111554319A
- 申请日:
- 2020.06.24
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于低秩张量学习的多通道心肺音异常识别系统与装置，包括：通过3个拾音器组成的拾音器整列采集人体心肺音信号，利用增益调节器对心肺音信号进行放大后，通过滤波器，得到高信噪比的心肺音信号，通过ADC模块转换成数字信号传输至单片机；单片机对于3个通道采集的混合心肺音信号分别进行短时傅里叶变换处理，其中短时傅里叶变换采用的窗函数为汉明窗，对3通道信号进行短时傅里叶变换后，获得3个时频谱；根据采集的心肺音张量数据以及给定的标签，训练低秩张量分类模型，获得预训练的学习参数；当给定的新采集的听诊数据时，使用分类模型预测出患者的心肺音数据是否为异常。本发明能减少学习参数，能实现小样本心肺音异常识别任务。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
