本文關鍵詞： 支持向量機 呼吸音 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡 身體局域網(wǎng)　出處：《通信學報》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡的SVM(支持向量機)呼吸音識別算法,將通過小波分析得到的呼吸音特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,作為SVM方法的特征輸入,對訓練樣本進行訓練,再對測試樣本進行分類識別。對于呼吸音反映的3種狀態(tài)(正常、輕度病變和重度病變)進行了識別,同時與K最近鄰(KNN)方法進行比較。實驗結果表明,SVM方法具有較高的識別精度,能夠對呼吸音狀態(tài)進行識別,同時在此領域也驗證了在神經(jīng)網(wǎng)絡方法中無法避免的局部極值問題。提示基于SVM方法的神經(jīng)網(wǎng)絡呼吸音識別算法有較好的精度,可為身體局域網(wǎng)技術提供信息處理的有效算法。
[Abstract]:An SVM (support Vector Machine) respiratory sound recognition algorithm based on neural network is proposed. The breathing sound features obtained by wavelet analysis are input into the neural network as the feature input of the SVM method, and the training samples are trained. The three states (normal, mild and severe) reflected by respiratory sound were identified. At the same time, compared with the K-nearest neighbor KNN method, the experimental results show that the SVM method has a high recognition accuracy and can recognize the breathing sound state. At the same time, the problem of local extremum which can not be avoided in the neural network method is verified in this field. It is suggested that the neural network respiratory sound recognition algorithm based on SVM method has good accuracy and can provide an effective algorithm for information processing in the body LAN technology.
【作者單位】： 南開大學計算機與控制工程學院;
【分類號】：TN912.34

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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