針對(duì)基于小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾慕翟敕椒ū举|(zhì)上不能追蹤并消除噪聲且容易造成心音失真的問題,本文提出了一種融合改進(jìn)最小值控制遞歸平均和最優(yōu)修正對(duì)數(shù)譜幅度估計(jì)的心音降噪方法。該方法采用短時(shí)窗平滑動(dòng)態(tài)追蹤、估計(jì)噪聲最小值,并將噪聲估計(jì)用于獲取最優(yōu)頻譜增益函數(shù),通過最小化干凈心音與估計(jì)的干凈心音的差異來最大限度地抑制噪聲。此外,結(jié)合心音時(shí)頻圖主觀分析和對(duì)正常與異常心音分類系統(tǒng)貢獻(xiàn)性的客觀分析,提出了一種更為嚴(yán)格的評(píng)價(jià)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法有效地改善了心音信號(hào)的時(shí)頻特征,并在正常與異常心音分類系統(tǒng)中獲得了更高的評(píng)分。本文提出方法能夠幫助醫(yī)務(wù)工作者提高聽診的準(zhǔn)確性,對(duì)計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用也具有十分重要的參考價(jià)值。 

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【文章目錄】：
引言
1 算法框架
2 基于IMCRA-OMLSA的心音降噪
    2.1 基于OMLSA的心音降噪
    2.2 基于IMCRA的噪聲估計(jì)
3 降噪結(jié)果的主觀分析
4 降噪結(jié)果的客觀評(píng)估
    4.1 數(shù)據(jù)集與特征提取
    4.2 分類器構(gòu)建
    4.3 評(píng)估結(jié)果及分析
5 總結(jié)與討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]混沌同步系統(tǒng)降噪方法及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 李國(guó)正,譚南林,蘇樹強(qiáng),張馳.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(07)
[2]基于CEEMD的心音信號(hào)小波包去噪算法研究[J]. 董利超,郭興明,鄭伊能.  振動(dòng)與沖擊. 2019(09)
[3]基于coif-5小波的心音自適應(yīng)閾值降噪方法[J]. 許春冬,周靜,龍清華,許瑞龍.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2019(02)
[4]S1和S2共振峰頻率在心音分類識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 成謝鋒,陳亞敏.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[5]基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的胎心音信號(hào)除噪方法[J]. 劉俏俏,譚志向,張懿,王華.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2015(04)
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博士論文
[1]基于小波變換與約束方差噪聲譜估計(jì)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法研究[D]. 王娜.燕山大學(xué) 2011

碩士論文
[1]語(yǔ)音系統(tǒng)中瞬態(tài)噪聲抑制算法的研究[D]. 曹克宇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]一種基于級(jí)聯(lián)無損聲管的心音產(chǎn)生模型的研究及應(yīng)用[D]. 陳亞敏.南京郵電大學(xué) 2017
[3]語(yǔ)音增強(qiáng)中噪聲估計(jì)的研究[D]. 熊晶.蘭州交通大學(xué) 2015
[4]針對(duì)于家居環(huán)境的語(yǔ)音增強(qiáng)系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 陳成斌.華南理工大學(xué) 2015
[5]復(fù)雜環(huán)境下語(yǔ)音增強(qiáng)方法研究[D]. 劉鳳增.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3707364