【MATLAB项目实战】：利用CNN进行心音信号分类

简介：
本项目通过运用MATLAB结合卷积神经网络（CNN）技术，旨在实现对心音信号的精准分类，为心血管疾病诊断提供技术支持。 心脏听诊是诊断先天性心脏病（简称：先心病, CHD）的重要手段之一。本项目旨在通过分析和分类识别先心病的心音信号，提出了一种基于卷积神经网络的分类算法。该方法利用临床确诊的先心病患者的心音数据进行研究，首先采用预处理技术提取并组织一维时间域上的梅尔系数转化为二维特征样本。然后使用卷积神经网络对这些特征进行识别和分类，证明了这种方法能够有效提高心音信号分类的准确性和鲁棒性，并有望应用于机器辅助听诊系统中。 在采集过程中，心音信号不可避免地会受到各种噪声干扰的影响，如皮肤与传感器摩擦产生的噪音、环境背景噪声以及患者呼吸时引起的扰动等。因此，在进一步分析之前需要对这些原始数据进行去噪处理以获得较为纯净的心音信号。梅尔频率倒谱系数（MFCC）中的梅尔刻度是一种基于人耳对于不同音高变化感知的非线性频率尺度，能够更好地反映人类听觉系统的特点和需求。