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elm分类器matlab代码-Audio_Classifier_for_Asthma_Detection:实时分类从患者那里收集...
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2021-05-21
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榆木分类器Audio_Classifier_for_Asthma_and_Hypothorax_Detection 该项目对从患者收集的音频样本进行分类,包括他们的咳嗽,体液水平和喘息频率,以实时检测哮喘和下胸状况。 连接,配置和测试连接到R Pi的麦克风的过程: 将ADC转换器MCP3008与R Pi接口连接的步骤: 工作流程: 使用Linux命令将麦克风连接到R Pi 将ADC转换器连接到R pi并使用步骤和python代码对其进行配置 插入具有训练模型的SD卡 测试R pi是否接收到麦克风信号,并将模拟信号传递到ADC转换器 使用Matlab代码过滤音频(chebyshev过滤器) 定期对过滤后的音频进行分段,以使测试片段时间与训练片段时间相匹配 通过受训练的分类器传递测试片段,以通过从Matlab调用经过训练的模型来预测输出(检测到的疾病,如有) 链接到堆叠式CNN进行培训: 链接到混合分类器进行训练(SVM + ANN): 其他传统算法:SVM,GNN(高斯神经网络),ELM(极限学习机)
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Audio_Classifier_for_Asthma_Detection-master.zip (13个子文件)
Audio_Classifier_for_Asthma_Detection-master
Audio_paths_csv.py 284B
rpi_recognition_of_adc.py 2KB
main.py 2KB
Project_cnn_code.py 1KB
ChebyLP.jpg 109KB
spectro.m 286B
LICENSE 34KB
Dataset Link 88B
freqCheck.m 334B
pitchSound.m~ 211B
README.md 1KB
107_3p2_Pl_mc_AKGC417L.wav 2.52MB
105_1b1_Tc_sc_Meditron.wav 2.52MB
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weixin_38569722
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