这个提交提供了解释的代码(即将到来的)电子书在完整的机器学习工作流程。基于心脏生理网2016年挑战的录音,是开发了一个模型,将心音分为正常和异常,并部署在一个原型(心)筛查应用程序。工作流程说明:
1)使用数据存储进行高效地阅读大量的数据文件从几个文件夹
2)使用工具从信号处理、小波和统计特征提取
3)使用ClassificationLearner应用交互训练,比较和优化分类器,无需编写任何代码
4)编程训练一个分类器误分类代价
5)应用自动特征选择选择一个更小的子集的相关特性
6)执行C代码生成部署嵌入式系统
7)应用小波散射自动提取功能,优于手工设计的
引用作为
Bernhard Suhm (2022)。心音分类器(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/65286-heart-sound-classifier), MATLAB中央文件交换。检索。
