Tín hiệu âm thanh được chia thành các khung 50ms, xử lý bằng cửa sổ Kaiser, sau đó trích xuất phổ công suất.

• Hu Moments được tính từ ma trận năng lượng phổ theo thang Mel, chia thành các khối nhỏ và áp dụng biến đổi cosine rời rạc (DCT).
• - So sánh với 7 đặc trưng phổ khác: MFCC, GTCC, LPCC, NASE, OSC, SSCH, SpecBlock13.
• - So sánh hai bộ phân loại: SVM và k-NN. Kết quả cho thấy k-NN kết hợp với Hu Moments cho hiệu suất cao nhất.
• - Đánh giá trên 8 mức SNR từ -6 đến +15 dB. Hu Moments giữ hiệu suất ổn định ngay cả ở mức nhiễu cao.
• - Dữ liệu bệnh nhân gồm 13 người mắc COPD, hen, giãn phế quản. Ghi âm 3 giai đoạn: môi trường yên tĩnh, có tiếng ồn ngoài, và hoạt động thường ngày.
• - Kết quả trên dữ liệu bệnh nhân: độ nhạy 79–88%, độ đặc hiệu >99%, độ chính xác >99%.
• - Hệ thống có thể triển khai trên smartphone, hỗ trợ theo dõi ho liên tục, ít ảnh hưởng đến sinh hoạt người dùng.