基于HMM和WNN的心音信号身份识别研究

郭兴明; 段谮; 钟丽莎

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基于HMM和WNN的心音信号身份识别研究

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将隐马尔可夫模型(HMM)与小波神经网络(WNN)相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法.该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分;再将此识别概率评分作为小波神经网络的输入,通过小波神经网络将HMM的识别概率值进行非线性映射,获取分类识别信息;最后根据混合模型的识别算法得出识别结果.实验采集80名志愿者的160段心音信号对所提出的方法进行验证,并与GMM模型的识别结果进行了对比,结果表明,所选方法能够有效提高系统的识别性能,达到了比较理想的识别效果.

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来源
《计算机应用研究》 |2010年第12期|4561-4564|共4页
作者
郭兴明; 段谮; 钟丽莎;
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作者单位

重庆大学;

生物工程学院;

重庆市医疗电子技术工程研究中心;

重庆;

400044;

重庆大学;

生物工程学院;

重庆市医疗电子技术工程研究中心;

重庆;

400044;

重庆大学;

生物工程学院;

重庆市医疗电子技术工程研究中心;

重庆;

400044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;
关键词
心音信号; 身份识别; 隐马尔可夫模型; 小波神经网络;

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