本发明公开一种基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法，分别提取四路心音的能量熵特征、互信息特征和相关性特征作为有效特征数据集，利用主成分分析对能量熵特征进行降维处理，获得串行特征；将相关性特征和互信息特征从实向量空间拓展到复向量空间，进行并行融合，获得并行特征；最后将串行并行特征再次融合成为多元优化组合特征。这种基于PCA串并融合的多路心音特征融合方法，具有针对性强，凸显差异性的优点。由多路心音信号获取的多元优化组合特征表征效果明显优于单路心音信号的特征表征效果，不仅有益于分类模型的构建，而且对实现先心病的快速筛查，提高分类识别率具有积极的意义。

本发明公开一种基于PCA串并融合的多路心音特征表征方法，分别提取四路心音的能量熵特征、互信息特征和相关性特征作为有效特征数据集，利用主成分分析对能量熵特征进行降维处理，获得串行特征；将相关性特征和互信息特征从实向量空间拓展到复向量空间，进行并行融合，获得并行特征；最后将串行并行特征再次融合成为多元优化组合特征。这种基于PCA串并融合的多路心音特征融合方法，具有针对性强，凸显差异性的优点。由多路心音信号获取的多元优化组合特征表征效果明显优于单路心音信号的特征表征效果，不仅有益于分类模型的构建，而且对实现先心病的快速筛查，提高分类识别率具有积极的意义。