此提交提供了(即将出版的)关于完整机器学习工作流的电子书中解释的代码。基于2016年PhysioNet挑战赛的心音记录，开发了一个将心音分为正常和异常的模型，并部署在原型(心脏)筛选应用程序中。工作流演示了:
1)使用数据存储从多个文件夹中高效读取大量数据文件
2)利用信号处理、小波和统计等工具进行特征提取
3)使用ClassificationLearner应用程序进行交互式训练、比较和优化分类器，无需编写任何代码
4)用错误分类代价编程训练集成分类器
5)应用自动特征选择来选择一个较小的相关特征子集
6)执行C代码生成以部署到嵌入式系统
7)应用小波散射自动提取优于人工工程的特征
Citar科莫
Bernhard Suhm(2022年)。心音分类器(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/65286-heart-sound-classifier)， MATLAB中央文件交换。Recuperado．
Compatibilidad con la versión de MATLAB
Se creó con R2019b
兼容con la versión R2016b y siguientes
兼容的平台
窗户 macOS LinuxEtiquetas
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HeartSoundClassificationNew-FX / HelperFunctions
HeartSoundClassificationNew-FX
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