為了便捷有效地識(shí)別肥心病與正常心音,提出了基于心音信號(hào)的時(shí)頻域(TFD)特征提取新方法。綜合應(yīng)用小波變換與主成分分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理;基于變頻同態(tài)濾波(FCHF)提取信號(hào)的時(shí)域包絡(luò),進(jìn)行分割定位,提取收縮期雜音能量E_s與舒張期雜音能量E_d;通過譜估計(jì)提取心雜音縮放因子(SF)對(duì)時(shí)域E_s與E_d進(jìn)行加權(quán)處理,提出用于表征肥心病心雜音的量化指標(biāo)。對(duì)100例正常心音和181例肥心病心音進(jìn)行分類,驗(yàn)證提出量化指標(biāo)的有效性,平均識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)92.97%,最優(yōu)識(shí)別正確率可達(dá)95.37%,結(jié)果表明提取的特征能有效識(shí)別正常心音與肥心病心音。算法提出的量化指標(biāo)能夠有效表征肥心病病理性特征,研究提出的心雜音量化指標(biāo)提取算法為肥心病心音的分類識(shí)別提供技術(shù)基礎(chǔ)。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖1心音波形

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由Littman聽診頭和OlympusVoice-Trek錄音筆組成。采集過程中受試者保持平躺姿態(tài),平靜呼吸,聽診頭放置于胸前心音聽診部位。正常心音與肥心病心音波形如圖1所示。圖1(a)第一心音(S1)、第二心音(S2)正常,無病理性雜音,圖1(b)存在明顯的收....

圖2基于TFD的肥心病心雜音特征參數(shù)提取算法流程

基于時(shí)頻域(time-frequencydomain,TFD)的肥心病心雜音特征提取流程如圖2所示,圖2左側(cè)分支為時(shí)域特征提取流程,右側(cè)為頻域縮放因子提取流程。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理;其次,提取時(shí)域收縮期雜音能量Es、舒張期雜音能量Ed與頻域縮放因子(SF);然后,將時(shí)域E....

圖3正常心音與心雜音頻帶重構(gòu)信號(hào)波形

將篩選出的重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)頻帶小波分解系數(shù),同時(shí)進(jìn)行小波重構(gòu),獲得降噪預(yù)處理后的心音信號(hào)。1.3基于譜估計(jì)的低通截止頻率參數(shù)提取

圖4正常心音與肥心病心音縮放因子均值

式中:f表示頻率;Pm表示功率譜密度。正常心音與肥心病心音縮放因子均值如圖4所示,肥心病心音縮放因子是正常心音的5.33倍,表明肥心病心音存在大量的高頻成分。1.5基于FCHF的時(shí)域心雜音特征參數(shù)提取

本文編號(hào)：3912969