基于ICEEMDAN-MLP的肺音信号识别研究
为了实现肺部病症信号的匹配识别，采用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解（ICEEMDAN）和多层感知机（MLP）相结合的肺音信号特征识别方法。采集肺音信号预处理后经过ICEEMDAN分解得到IMF分量并构造多维特征向量，输入多层感知机（MLP）对正常肺音、哮鸣音、干罗音和中湿罗音信号学习。测试结果表明，该分类方法比极限学习机（ELM）与BP神经网络匹配精准率更高，达到91.67%。
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