昆明理工大学信息工程与自动化学院通信工程系
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于双谱特征提取和卷积神经网络的心音分类算法
- 2024年
- 在全球的死亡案例中,心血管疾病(CVD)是主要的致死原因之一。心音分类识别在心血管疾病的早期发现中起着关键作用。正常心音和异常心音之间的区别并不明显,本文为提升心音分类模型的准确度,提出一种基于双谱分析的心音特征提取方法,并将其与卷积神经网络(CNN)结合,对心音进行分类。该算法能够有效地利用双谱分析来抑制高斯噪声,而且不需要准确分割心音信号就能提取其特征,同时结合了卷积神经网络的强大分类性能,从而实现对心音的准确分类。根据实验结果显示,在相同的数据和实验条件下,本文提出的算法在准确率、灵敏度和特异性方面分别达到了0.910、0.884和0.940。与其他心音分类算法相比,本文算法提升明显,并具有较强的鲁棒性和泛化能力,因此有望应用于先心病的辅助检测。
- 彭利勇全海燕
- 关键词：心血管疾病双谱分析卷积神经网络
- 一种基于图像处理的成捆钢筋计数方法被引量：5
- 2008年
- 本文研究了一种基于图像处理的成捆钢筋快速计数方法。首先对生产出的成捆钢筋端面进行摄像;然后对拍摄的端面图像进行去噪、二值化、数学形态学等处理,得到图像轮廓;再对图像轮廓进行提取分析,计算出各个轮廓区域中包含的钢筋数目,从而统计出钢筋的总根数。实验结果表明,该方法应用于实际生产中能降低成本,提高计数精度。
- 罗山黄欢刘继红
- 关键词：钢筋图像处理计数
