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一种基于VMD-CNN的肺音特征识别分类方法及系统

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本发明公开了一种基于VMD‑CNN的肺音特征识别分类方法及系统，属于生物医学信号分析技术领域，通过采集肺音信号并对肺音信号进行VMD解构及重构，对重构后的肺音信号进行希尔伯特变换得到相应的时频谱图；通过构建的卷积神经网络模型分别对重构后的肺音信号及其对应的希尔伯特时频谱图进行特征提取并融合，最终实现对肺音信号的特征信息的识别分类。本发明通过充分考虑肺音信号的特征，为医生提供重要依据，提高了肺音识别效率及肺音识别准确率。

著录项

公开/公告号CN113679413A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-23

原文格式PDF
申请/专利权人北方民族大学;
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申请/专利号CN202111082457.8
发明设计人韦海成;许洋;吕新宇;王锁;田思远;陈涛;
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申请日2021-09-15
分类号A61B7/04(20060101);G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G10L15/16(20060101);
代理机构11732 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙);
代理人韩迎之
地址 750011 宁夏回族自治区银川市西夏区文昌北街204号
入库时间 2023-06-19 13:23:06

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