本文關(guān)鍵詞：基于EMD及SVD的心音信號(hào)提取方法研究

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【摘要】：心音信號(hào)是人體內(nèi)一種能夠反映心臟及心血管系統(tǒng)運(yùn)行狀況的重要生理信號(hào)。對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行檢測分析,能夠?qū)崿F(xiàn)多種心臟疾病的預(yù)警和早期診斷。隨著現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)及生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)的發(fā)展,針對(duì)心音的分析研究已從傳統(tǒng)的人工聽診定性分析,發(fā)展到對(duì)特征性狀的定量分析。然而,心音信號(hào)在采集過程中,不可避免地會(huì)受到噪聲和其他器官活動(dòng)聲音信號(hào)(如肺音等)的干擾,對(duì)后續(xù)的心音特征分析識(shí)別的準(zhǔn)確性造成很大影響。因此如何實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的有效降噪及特征信息的準(zhǔn)確提取是心音分析研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容。由于心音信號(hào)與噪聲干擾通常在時(shí)頻域上存在非線性的混疊,因此傳統(tǒng)的時(shí)頻域分析方式難以有效去除噪聲及干擾。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的針對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的非線性分解方法,其時(shí)頻分辨率隨著輸入信號(hào)的特征變化而變化,具有較高的自適應(yīng)性,在心肺音分離等方面已經(jīng)取得了一定的成效。然而,由于心音信號(hào)通常信噪比較低,并且部分噪聲干擾和信號(hào)在頻域上完全重疊,這導(dǎo)致傳統(tǒng)EMD方法分離的分量會(huì)出現(xiàn)模態(tài)混疊的問題,進(jìn)而嚴(yán)重影響分離效果。據(jù)此,本文在EMD的基礎(chǔ)上,引入了單通道奇異值分解(SSVD)方法,通過利用心音信號(hào)在時(shí)域上的準(zhǔn)周期特性,對(duì)EMD獲得的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量進(jìn)行進(jìn)一步的分解,并在此基礎(chǔ)上對(duì)各個(gè)特征分量進(jìn)行篩選重構(gòu),從而獲得較為清晰的心音信號(hào)。綜合以上研究,提出了一套基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和周期對(duì)齊奇異值分解(EMD-CASVD)的完整心音信號(hào)降噪提取框架。具體的研究內(nèi)容包括:研究了心音信號(hào)的生理學(xué)及時(shí)頻域特性,分析了心音采集過程中所受噪聲及干擾的特性,并采用一種自適應(yīng)定位分段方法,對(duì)心音進(jìn)行定位分段及特征參數(shù)提取;研究了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論及其在心音信號(hào)分解中的應(yīng)用方法和原理,對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行EMD分解和IMF分量篩選,利用IMF分量的窄帶特性,有效濾除了大部分噪聲干擾;針對(duì)EMD分解后的篩選的心音IMF分量存在模態(tài)混疊問題,研究了利用周期間信號(hào)相關(guān)性構(gòu)造單通道奇異值分解矩陣的方法,對(duì)IMF進(jìn)行單通道奇異值分解,進(jìn)一步分離信號(hào)與噪聲;提出了基于特征分量的能量及波形形態(tài)聯(lián)合特征來進(jìn)行分量的篩選及信號(hào)成分的重構(gòu),完成心音信號(hào)的降噪提取。對(duì)本文提出的基于EMD及SVD的心音信號(hào)降噪提取算法與小波閾值消噪等方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試及對(duì)比分析,結(jié)果表明本文所提算法在降噪性能、噪聲魯棒性及降噪適應(yīng)性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的小波閾值消噪等方法。
【關(guān)鍵詞】：心音信號(hào) 降噪 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 奇異值分解
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R540.4;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 心音信號(hào)研究背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3 課題研究目的及意義12
• 1.4 論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)12-14
• 2 心音信號(hào)分析基礎(chǔ)14-28
• 2.1 心音信號(hào)基本特征分析14-18
• 2.1.1 心音信號(hào)生理學(xué)特性14-15
• 2.1.2 心音信號(hào)時(shí)頻域特性15-17
• 2.1.3 心音信號(hào)噪聲及干擾特性分析17-18
• 2.2 心音信號(hào)特征參數(shù)提取18-28
• 3 基于EMD-CASVD的心音提取方法28-52
• 3.1 基于EMD的信號(hào)非線性分解28-30
• 3.1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解28-29
• 3.1.2 固有模態(tài)函數(shù)29
• 3.1.3 EMD分解及重構(gòu)29-30
• 3.2 基于單通道SVD的信號(hào)分解30-31
• 3.2.1 奇異值分解30-31
• 3.2.2 SVD降噪應(yīng)用31
• 3.3 EMD-CASVD心音提取31-50
• 3.3.1 EMD-CASVD心音分析方法31-34
• 3.3.2 基于波形擬合的心音相位對(duì)齊34-39
• 3.3.3 心音EMD分解及IMF篩選39-43
• 3.3.4 周期對(duì)齊奇異值分解及信號(hào)重構(gòu)43-50
• 3.4 心音信號(hào)成分識(shí)別提取50-52
• 4 實(shí)驗(yàn)與仿真52-70
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)52-53
• 4.2 心音自適應(yīng)定位分段方法仿真結(jié)果及分析53-56
• 4.3 EMD-CASVD心音信號(hào)提取仿真結(jié)果及分析56-65
• 4.4 基于MATLAB GUI的心音分析系統(tǒng)界面65-70
• 5 總結(jié)與展望70-72
• 5.1 總結(jié)70-71
• 5.2 展望71-72
• 致謝72-74
• 參考文獻(xiàn)74-77

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本文編號(hào)：848067