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基于MATLAB机器学习算法的肺炎患者的音频信号分类研究

摘要

本文对肺炎患者的音频信号进行了基于MATLAB机器学习算法的分类研究。肺炎是常见的多发性呼吸系统疾病，尤其在儿童和老人中发病率较高基于机器学习方法的肺炎患者肺音信号的人工智能辅助诊断，能在实际生活应用中帮助医生尽可能快的做出准确的诊断进而进行及时有效的治疗，对于医学方面的领域提高有着重要的意义。本次课题主要采用了SVM算法进行训练模型的建立，对于特征值的处理采用PCA降维技术，在保证降低大数量特征值的同时，尽可能地选用贡献率高的主成分进行分析。

本文主要针对实现音频信号处理与分类的研究，将重点放在对主成分降维后