基于FCM聚类算法的呼吸音分类识别研究
为了分类识别不同部位的呼吸音,提出一种基于呼吸气持续时间相对值参数,以及呼吸气间歇时间相对值参数提取的呼吸音分析方法。该方法包括呼吸音预处理、包络提取、基于FCM聚类算法的自适应阈值线的选取、特征值提取为主的4个部分。对50例3种不同呼吸音进行分类实验,分类准确率为94%,从而验证了该方法的有效性。在此基础上,对该方法在同一种呼吸音病理和健康研究方面做出了展望。
呼吸音、呼吸音分类、Morlet小波、FCM聚类算法
TN911-34
四川省重点实验室开放研究基金资助项目szjj2013-014
2015-06-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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