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开题报告参考文献排班
开题报告参考文献排班：参考文献的排班对于学术研究的进行
非常重要，它能够指导研究者了解当前领域的研究进展、理清
研究思路和确立研究目标。在本文中，将结合研究主题，选择
几篇相关的参考文献进行排班说明。
1.张敏,卓忆.超声伴放射统计声压波动对动脉异常声音分类的
影响研究[J].北京生物医学工程,2018,37(4):334-339.
这篇文章主要研究了超声伴放射统计声压波动对动脉异常声音
分类的影响。通过对动脉异常声音的分析，可以帮助识别患者
是否存在动脉疾病，为临床诊断提供参考。该研究对于本课题
的声音分类研究具有借鉴意义。
2.李宁.基于深度学习的心脏疾病声音分类研究[D].重庆:重庆
邮电大学,2019.
该论文结合深度学习方法，研究了心脏疾病声音的分类问题。
通过搭建深度学习模型，该研究实现了对心脏疾病声音的自动
分类，并取得了较好的分类准确率。该研究对于本课题的声音
分类算法设计具有指导意义。
3.王明辉,周川川,孙琨,等.基于小波包分解和典型相关分析的
心音分类研究[J].声学技术,2017,36(1):75-79.
该论文利用小波包分解和典型相关分析方法，研究了心音分类
的问题。通过提取心音的时频特征，结合典型相关分析方法进
行分类，取得了较好的分类效果。该研究对于本课题的特征提
取和分类算法选择提供了参考。
4.Zhao,L.,Xie,P.,Wang,W.,Huang,H.(2019).Deep
LearningforHeartSoundSignalAnalysis:AReview.Frontiersin
Physiology,10,1353.
该综述文章综合了深度学习在心音信号分析领域的研究成果。
该文总结了不同深度学习方法在心音信号处理方面的应用，包
括心脏疾病的诊断和手术监测。该综述对于本课题的深度学习
算法在心音分类中的应用提供了重要参考。
通过以上几篇参考文献的选取，能够较全面地了解声音分类研
究的现状和方法。本研究将借鉴这些文献的研究思路和方法，
结合具体的动脉声音分类课题，探索有效的算法和模型，为动
脉疾病的诊断提供新的手段和工具。
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