➢  基于心音信号数据分析的识别分类

我们提出一种基于优化模型的信号包络提取方法，继而给出心音信号的分割和定位方法，在此基础上，提取信号的时频域特征用于对正常心音信号和含杂音的心音信号的识别分类，识别精度可达到99.51%。

n 基于ITD分解的癫痫脑电数据的识别与分类

我们基于固有时间尺度分解算法，对脑电信号进行分解，期望挖掘每一个旋转分量中的本质信息；提取其均值、方差、峰度和偏度作为特征，用于正常脑电和癫痫脑电数据的识别和分类，在公开测试数据库上测试，其分类精度可达98.33%。