【文件属性】：
文件名称：数据融合matlab代码-CepsNET:网络
文件大小：1.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 12:37:27
系统开源
数据融合matlab代码考虑融合倒频谱特征的加性和卷积失真的心音异常检测
我们建议使用Mel-FerequencyCepstral系数（MFCC）及其变体的融合作为2D残留神经网络体系结构的输入，以同时解决通道和加性噪声失真的问题。
听诊器的参数模型
多个倒谱特性
银行
日志库
mfcc_26
mfcc_13
fbank_log-fbank
fbank_mfcc_13
log-fbank_mfcc_13
fbank_log-fbank_mfcc_13
mfcc_13_d
mfcc_13_dd
拟议建筑模型
实验结果
多次培训的验证分数
域平衡培训（DBT）的后果
要求
的Python
3.8.5
Matlab
2017b
安装
git
clone
https://github.com/FarhatBuet14/CepsNET.git
cd
CepsNET/codes
pip
install
-r
requirements.txt
怎么跑
*数据准备
首先从这里下载数据文件夹将（不包括在提供的数据文件夹中）放置在data
/
physionet
/
training文件夹内的相应文件夹中
【文件预览】：
CepsNET-main
----.gitignore(168B)
----README.md(4KB)
----LICENSE(1KB)
----codes()
--------validation.py(5KB)
--------prepare_cepstralFeature.py(6KB)
--------Springer_pi_vector.mat(197B)
--------extract_segments.m(6KB)
--------BalancedDataGenerator.py(41KB)
--------matlabUtils()
--------train.py(9KB)
--------CSVLogger.py(2KB)
--------resnet.py(4KB)
--------validation.ipynb(226KB)
--------Springer_B_matrix.mat(384B)
--------Springer_total_obs_distribution.mat(347B)
--------testbench.ipynb(10KB)
--------utils.py(8KB)
--------model.py(1KB)
--------requirements.txt(473B)
--------data_fold.m(2KB)
--------dataLoader.py(6KB)
--------dataholder.py(17KB)
----images()
--------Result_Table.png(137KB)
--------MFCC_flow.png(81KB)
--------model architechture.png(204KB)
--------tsne.png(269KB)
--------signal.png(147KB)
----data()
--------placeholder.txt(0B)
----logs()
--------placeholder.txt(0B)