抗噪稳健
一种用于心音分类的鲁棒性网络，通过可学习的分解-重建-解耦机制和噪声感知门控，在嘈杂环境中可靠地提取诊断特征。
Jiyan, Chen · 宁德军 · Zhang, Zhi · Yutong, Lai
Biomedical Signal Processing and Control 2026
利用固有模态函数噪声感知门控，根据频段先验和可学习校正动态加权分量，有效隔离诊断特征与复杂干扰。
软切换自适应融合策略，在高质量录音中保留局部时序细节，从而在干净数据上保持强诊断精度。
在噪声条件下，分类准确率平均比 NRC-Net 提高 1.55%，同时保持干净信号上的高精度。