基于時頻組合特征與自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音分類算法

摘要： 特征提取方法和分類器的選擇是心音分類中的兩個重要環(huán)節(jié)。為了充分捕捉心音信號中的病理性特征，研究中引入了一種結(jié)合梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）和功率譜密度（PSD）的特征提取方法。與目前常規(guī)分類器不同，研究中選擇了自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANFIS）為分類器。在實驗設(shè)計方面，選取了不同時期、不同頻率范圍的PSD進(jìn)行對比，選出分類效果最佳的特征，并采用均值PSD、標(biāo)準(zhǔn)差PSD、方差PSD...