【摘要】：心音信號(hào)的特征提取和自動(dòng)識(shí)別具有重要的臨床意義。為提高正常和異常心音信號(hào)識(shí)別率,本文首先用DB6小波對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行降噪處理,然后用希爾伯特-黃變換(HHT)分析提取心音信號(hào)的時(shí)域、頻域特征值,再通過自適應(yīng)提升小波包提取信號(hào)的頻帶能量特征值,最后通過支持向量機(jī)對(duì)心音進(jìn)行分類識(shí)別。對(duì)臨床采集的240例異常心音和正常心音進(jìn)行實(shí)驗(yàn),正確識(shí)別率達(dá)到97.2%�？梢�,希爾伯特-黃變換和自適應(yīng)提升小波包相結(jié)合的方法可有效識(shí)別正常和各種異常心音信號(hào)。
[Abstract]:The feature extraction and automatic recognition of heart sound signal have important clinical significance. In order to improve the recognition rate of normal and abnormal heart sound signals, this paper first uses DB6 wavelet to reduce the noise of heart sound signals, and then uses Hilbert-Huang transform (HHT) analysis to extract the time domain and frequency domain eigenvalues of heart sound signals. Then the band energy eigenvalue of the signal is extracted by adaptive lifting wavelet packet, and the heart sound is classified and recognized by support vector machine. 240 cases of abnormal heart sound and normal heart sound were tested, and the correct recognition rate was 97.2%. It can be seen that Hilbert-Huang transform and adaptive lifting wavelet packet can effectively recognize normal and various abnormal heart sound signals.
【作者單位】： 長(zhǎng)春理工大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：吉林省科技廳項(xiàng)目基金(20121006)
【分類號(hào)】：R318

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2322579