[发明专利]基于稀疏表示和卷积神经网络的呼吸模式分类方法及系统在审
| 申请号： | 202011492595.9 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114642418A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 洪弘;郭梦琦;李彧晟;顾陈;孙理 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/08 | 分类号： | A61B5/08;A61B5/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏表示和卷积神经网络的呼吸模式分类方法及系统，包括：从生命体征雷达的回波信号中得到呼吸信号；将不同呼吸模式的呼吸信号截取为固定长度的样本片段，之后对呼吸信号的幅度进行归一化处理；构造小波字典；根据小波字典，采用正交匹配追踪算法求解不同呼吸模式对应的呼吸信号样本的稀疏解，并确定稀疏解的稀疏度；将稀疏解作为呼吸信号样本的特征，构建并训练卷积神经网络模型；利用卷积神经网络模型对未知的呼吸信号片段进行分类，获得其呼吸模式。本发明无需提取复杂的呼吸信号特征，基于呼吸信号的稀疏解特征即可实现呼吸模式的准确分类，方法简单有效，性能可靠，便于实施。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 表示 卷积 神经网络 呼吸 模式 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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