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适用于低成本微控制器的心音分类算法研究与实现
1
作者
彭鸿坤
马鹏钥
+3 位作者
杨宏波
田英杰
孙静
王威廉
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1467-1472,共6页
针对目前心音分类算法对硬件资源要求高的问题,提出一种适用于低成本微控制器的心音分类算法。对心音信号进行滑窗分割,提取梅尔频谱系数和线性频谱系数作为时频特征,采用卷积神经网络进行分类,将算法部署在微控制器中实现边缘计算。实...
针对目前心音分类算法对硬件资源要求高的问题,提出一种适用于低成本微控制器的心音分类算法。对心音信号进行滑窗分割,提取梅尔频谱系数和线性频谱系数作为时频特征,采用卷积神经网络进行分类,将算法部署在微控制器中实现边缘计算。实验结果表明,该算法在两个不同数据集上的准确率分别为0.936、0.938,F1分别为0.934、0.938。该方法为基层医疗单位开展先天性心脏病筛查提供了一种方案。
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关键词
心音
低成本
微控制器
梅尔
频谱
系数
线性频谱系数
边缘计算
先天性心脏病
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职称材料
题名
适用于低成本微控制器的心音分类算法研究与实现
1
作者
彭鸿坤
马鹏钥
杨宏波
田英杰
孙静
王威廉
机构
云南大学信息学院
云南省阜外心血管病医院结构性心脏病病区
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1467-1472,共6页
基金
国家自然科学基金项目(81960067)
2018云南省重大科技专项基金项目(2018ZF017)。
文摘
针对目前心音分类算法对硬件资源要求高的问题,提出一种适用于低成本微控制器的心音分类算法。对心音信号进行滑窗分割,提取梅尔频谱系数和线性频谱系数作为时频特征,采用卷积神经网络进行分类,将算法部署在微控制器中实现边缘计算。实验结果表明,该算法在两个不同数据集上的准确率分别为0.936、0.938,F1分别为0.934、0.938。该方法为基层医疗单位开展先天性心脏病筛查提供了一种方案。
关键词
心音
低成本
微控制器
梅尔
频谱
系数
线性频谱系数
边缘计算
先天性心脏病
Keywords
heart sound
low-cost
microcontroller unit
Mel-frequency spectral coefficient
linear-frequency spectral coefficient
edge computing
congenital heart disease
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适用于低成本微控制器的心音分类算法研究与实现
彭鸿坤
马鹏钥
杨宏波
田英杰
孙静
王威廉
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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