論文の概要: Comparison of window shapes and lengths in short-time feature extraction for classification of heart sound signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13567v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 07:28:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.432472
• Title: Comparison of window shapes and lengths in short-time feature extraction for classification of heart sound signals
• Title（参考訳）: 心臓音信号分類のための短時間特徴抽出における窓形状と長さの比較
• Authors: Mahmoud Fakhry, Abeer FathAllah Brery,
• Abstract要約: 心臓音信号, 心電図(PCG)信号は, 心血管疾患の診断に有効である。 特定の形状と長さのスライドウィンドウを用いて、信号の複数の短いセグメントから特徴を抽出することが推奨される。 3つのウィンドウ長を持つ3つのウィンドウ形状を実験的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heart sound signals, phonocardiography (PCG) signals, allow for the automatic diagnosis of potential cardiovascular pathology. Such classification task can be tackled using the bidirectional long short-term memory (biLSTM) network, trained on features extracted from labeled PCG signals. Regarding the non-stationarity of PCG signals, it is recommended to extract the features from multiple short-length segments of the signals using a sliding window of certain shape and length. However, some window contains unfavorable spectral side lobes, which distort the features. Accordingly, it is preferable to adapt the window shape and length in terms of classification performance. We propose an experimental evaluation for three window shapes, each with three window lengths. The biLSTM network is trained and tested on statistical features extracted, and the performance is reported in terms of the window shapes and lengths. Results show that the best performance is obtained when the Gaussian window is used for splitting the signals, and the triangular window competes with the Gaussian window for a length of 75 ms. Although the rectangular window is a commonly offered option, it is the worst choice for splitting the signals. Moreover, the classification performance obtained with a 75 ms Gaussian window outperforms that of a baseline method.
• Abstract（参考訳）: 心臓音信号, 心電図(PCG)信号により, 心血管疾患の診断が可能となる。 このような分類タスクは、ラベル付きPCG信号から抽出した特徴に基づいて訓練された双方向長短期メモリ(biLSTM)ネットワークを用いて取り組むことができる。 PCG信号の非定常性については、特定の形状と長さのスライドウィンドウを用いて、信号の複数の短いセグメントから特徴を抽出することが推奨される。 しかし、一部の窓には、その特徴を歪ませる、好ましくないスペクトル側ローブが含まれている。 したがって、分類性能の観点から、ウィンドウ形状と長さを適応することが好ましい。 3つのウィンドウ長を持つ3つのウィンドウ形状を実験的に評価する。 BiLSTMネットワークは, 抽出した統計的特徴に基づいて訓練, 試験を行い, ウィンドウ形状, 長さの観点から性能を報告する。 その結果, ガウス窓が信号分割に使用される場合に最高の性能が得られ, 三角窓はガウス窓と75msの長さで競合することがわかった。 さらに,75msのガウス窓を用いた分類性能は,ベースライン法よりも優れていた。

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