中央高校基本科研业务费专项资金(CDJXS11230050)
- 作品数：2 被引量：18H指数：2
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- 基于小波变换和经验模式分解的心音信号研究被引量：15
- 2012年
- 针对经验模式分解(EMD)中的端点效应问题,本研究提出先用小波去除噪声干扰,再用EMD方法提取心音信号的特征。对于EMD的端点延拓,采用一种新的自适应波形匹配端点延拓方法。通过小波去噪,克服了直接运用EMD分解时无用频率分量带来的干扰,有效地减少EMD的分解层数,自适应波形匹配延拓方法充分考虑了心音信号的内在规律与端点处的变化趋势,较之传统的延拓方法更加合理。用所提出的方法对心音信号进行EMD分解,并用双阈值法对分解后的信号进行第一心音(S1)第二心音(S2)的定位分析,通过对40例心音信号定位分析,S1和S2的检出率分别达到97.05%和97.12%。表明该分析方法能够有效地抑制端点效应,提高EMD分解的准确性和时效性,为后续心音的分析提供准确的参考信息。
- 郭兴明袁志会
- 关键词：端点效应小波去噪经验模式分解
- 经验模式分解及关联维数在心音信号分类识别中的应用被引量：4
- 2013年
- 针对心音信号非线性、非平稳的特性，提出一种基于经验模式分解（EMD）和关联维数的心音特征提取方法。首先通过EMD方法将心音信号分解成若干个固有模态函数（IMF），并利用互相关系数准则对IMF进行筛选，结合G-P算法对主IMF（IMFIIMF4）分量分别求其关联维数，以此作为神经网络的输入向量，实现了对正常心音信号和病理心音信号的分类识别．对于重构相空间中的两个重要参数时间延迟谛关联维数m，分别采用互信息函数法和用Cao算法确定．对临床采集的心音数据按该方法进行测试，结果表明，该方法能有效地识别心音．
- 郭兴明袁志会丁晓蓉
- 关键词：关联维数经验模式分解心音神经网络
