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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
곽철 (충북대학교 전자정보대학 제어로봇공학과) 권오욱 (충북대학교 전자정보대학 제어로봇공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제29권 제2호
발행연도
2010.1
수록면
133 - 140 (8page)

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연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.
#심음인식 #특징 검출

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