基于改进的维奥拉积分方法提取心音信号包络

发布时间：2019-01-04 21:47

【摘要】：心音是评价人体心脏功能的重要生理信号之一,分析心音信号特征对心脏疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。分别采用希尔伯特黄变换、归一化香农能量以及维奥拉积分方法提取心音信号的特征包络,并针对维奥拉积分法存在的不足,结合香农能量方法可抑制高、低强度信号的特性,提出了一种改进的心音信号特征包络提取方法,最后采用阈值法实现了对心音信号的分段。采用改进的维奥拉积分方法对55例心音信号提取特征包络并进行分段处理,经验证该方法能有效的提取心音信号特征包络,对正常信号分段正确率达到了100%,异常信号分段正确率平均达到了95.32%,适合于心音信号分段。
[Abstract]:Heart sound is one of the important physiological signals to evaluate human heart function. It is of great significance to analyze the characteristics of heart sound signal for early diagnosis and treatment of heart disease. Hilbert-Huang transform, normalized Shannon energy and Viola integral were used to extract the characteristic envelope of heart sound signal, respectively. In view of the shortcomings of Viola integration method, the characteristics of high and low intensity signal could be restrained by combining Shannon energy method. An improved method for feature envelope extraction of heart sound signal is proposed. Finally, the segmentation of heart sound signal is realized by threshold method. The improved Viola integral method is used to extract the characteristic envelope of heart sound signal in 55 cases and to deal with it in sections. It is proved that the method can extract the characteristic envelope of heart sound signal effectively, and the correct segmentation rate of normal signal is 100%. The average correct rate of abnormal signal segmentation is 95.32, which is suitable for heart sound segmentation.
【作者单位】： 重庆大学生物工程学院重庆市医疗电子工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(31570003)项目资助
【分类号】：R540.4;TN911.7

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本文编号：2400834