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摘要：本发明涉及肺部啰音分析技术领域，具体为基于机器学习的肺部啰音分析识别系统，包括数据收集与预处理模块、信号分割模块、特征提取模块和模型构建与决策模块，其中：数据收集与预处理模块收集历史肺部啰音信号数据；信号分割模块根据历史肺部啰音信号数据，进行信号峰值和谷值的检测，确定呼吸周期，并为每个呼吸周期确定初始的时间窗，生成分割信号数据；特征提取模块用于对分割信号数据进行关键特征提取；模型构建与决策模块根据关键特征，利用随机森立算法构建分类模型，并计算该分类模型的准确率，若分类模型的准确率不合格，则生成峰谷差异性结果和时间差异性结果；根据峰值差异性结果调整峰值检测的峰谷阈值以及初始的时间窗。

主权项：1.基于机器学习的肺部啰音分析识别系统，其特征在于，包括数据收集与预处理模块100、信号分割模块200、特征提取模块300和模型构建与决策模块400，其中：所述数据收集与预处理模块100收集历史肺部啰音信号数据，历史肺部啰音信号数据包括不同的实际分类结果；所述信号分割模块200根据所述历史肺部啰音信号数据，进行信号峰值和谷值的检测，确定每个呼吸周期的边界；根据所述呼吸周期的边界，确定呼吸周期，并为每个呼吸周期确定初始的时间窗，生成分割信号数据；所述特征提取模块300用于对所述分割信号数据进行关键特征提取，关键特征包括频域特征和时域特征；所述模型构建与决策模块400根据所述关键特征以及对应的实际分类结果，利用随机森立算法构建分类模型，并计算该分类模型的准确率，其中：若分类模型的准确率合格，则将分类模型作为构建完成的模型发送至管理人员，用于进行实时的肺部啰音分析识别；若分类模型的准确率不合格，则根据该分类模型所生成的分类结果，提取错误分类和正确分类的样本，并计算和分析错误分类样本与正确分类样本的峰谷指标，生成峰谷差异性结果；以及计算和分析不同时间窗大小下的统计量，生成时间差异性结果；将峰谷差异性结果和时间差异性结果发送给信号分割模块200；其中：所述信号分割模块200根据峰值差异性结果调整峰值检测的峰谷阈值，以及根据时间差异性结果调整初始的时间窗，调整之后，重新进行信号分割模块200、特征提取模块300以及模型构建与决策模块400的运行，直到分类模型的准确率合格。

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