本文關(guān)鍵詞：基于心音窗函數(shù)的心音圖形化處理方法的研究

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【摘要】：心音分析與識(shí)別目前主要局限在一維信號(hào)處理方面,為了獲得心音信號(hào)更直觀特征表現(xiàn)形式,提高分類識(shí)別效果,拓展心音識(shí)別研究領(lǐng)域,提出了一種將心音與圖像處理技術(shù)相結(jié)合、基于心音窗函數(shù)的心音紋理圖特征提取與識(shí)別算法.本文首先給出心音的模型,定義心音時(shí)頻圖和心音紋理圖,然后討論如何利用心音窗函數(shù)和短時(shí)傅里葉變換獲取二維心音時(shí)頻圖,并且針對(duì)心音的特點(diǎn),重點(diǎn)研究了心音窗函數(shù)的構(gòu)造原則和實(shí)現(xiàn)方法,最后通過改進(jìn)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)心音紋理圖的特征提取與身份識(shí)別.仿真實(shí)驗(yàn)表明,心音窗函數(shù)與傳統(tǒng)窗函數(shù)相比較,所獲得的心音時(shí)頻圖具有第一、第二心音紋理更加清晰,噪聲紋理得到較好抑制的優(yōu)點(diǎn),并且改進(jìn)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更低的計(jì)算成本,與3種典型識(shí)別方法相比較,呈現(xiàn)更高的識(shí)別率,因而基于圖像處理技術(shù)對(duì)心音進(jìn)行特征提取與身份識(shí)別是一種行之有效的方法.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 心音時(shí)頻圖 心音紋理圖 心音窗函數(shù) 改進(jìn)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61271334)資助的課題~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 心音分析與識(shí)別目前主要局限在一維信號(hào)處理方面,為了獲得心音信號(hào)更直觀特征表現(xiàn)形式,提高分類識(shí)別效果,拓展心音識(shí)別研究領(lǐng)域,提出了一種將心音與圖像處理技術(shù)相結(jié)合、基于心音窗函數(shù)的心音紋理圖特征提取與識(shí)別算法.本文首先給出心音的模型,定義心音時(shí)頻圖和心音紋理圖,然，

本文編號(hào)：1024075