翁渐
- 作品数：3 被引量：33H指数：2
- 供职机构：重庆大学生物医学工程联合学院生物流变科学与技术教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生电子电信更多>>
- 改进的高斯混合模型在心音信号分类识别中应用被引量：12
- 2014年
- 为提高心音信号特征提取的准确性及分类识别的高效性,将小波包变换的Mel频率倒谱系数与改进的高斯混合模型结合用于心音信号分类识别。在Mel频率倒谱系数提取方法基础上,用小波包变换代替傅里叶变换与Mel滤波器组,获得新特征参数DWPTMFCC;针对传统GMM参数初始化K-means算法缺点,用加权可选择模糊C均值算法进行改进;将提取的特征参数分别输入到改进后GMM进行分类识别。对临床采集的心音数据测试结果表明,该方法能有效提取心音特征,优于传统GMM识别性能。
- 张文英郭兴明翁渐
- 关键词：心音特征参数
- 心音能量分析方法及应用研究
- 心力衰竭是一种非常严重的心脏疾病，几乎所有类型心脏疾病和大血管疾病都可能发展为心力衰竭。心力衰竭已经给医疗和社会造成沉重的负担。能量变化在心力衰竭发生的机制中起着重要的作用。目前，心脏能量的测量主要基于生物化学和核医学方...
- 翁渐
- 关键词：心力衰竭心音信号小波变换
- 小波包与混沌集成的心音特征提取及分类识别被引量：21
- 2012年
- 针对心脏疾病诊断过程中心音识别的难点,提出了一种结合小波包分析及混沌的特征提取的心音识别方法。首先分析统计了心音信号的小波包能量特征,然后选取小波包分解中能表征心音信号特征的分量进行混沌分析,计算了最大Lyapunov指数和关联维数;最后以这些参数构成特征矢量作为支持向量机的输入,对临床采集到的65例正常及有心脏疾病的心音信号进行识别分类。结果表明,结合小波包分析和混沌的特征参量,较传统的分类识别方法具有更高的识别精度,说明非线性混沌特征能够较有效地表征心音信号的特征,为下一步临床心脏疾病的更准确诊断奠定了基础。
- 郭兴明丁晓蓉钟丽莎雷鸣翁渐
- 关键词：心音信号小波包
