HHT和HMM在血细胞信号识别中的应用

发布时间：2017-06-06 09:21

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【摘要】：针对血细胞信号具有多形态、非线性、非平稳的特点,提出将希尔伯特黄变换(HHT)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的血细胞信号识别方法。该方法采用HHT对血细胞信号进行分析,选取经过经验模态分解得到的各本质模态函数中相关性较大的分量,以这些分量的能量矩作为信号的特征量,由HMM训练得到正常人和病患者的模型参数并用做分类识别。实验结果表明,该方法可以较好地识别正常人和病患者的血细胞信号,综合准确率达89.13%。
【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【关键词】： 信号检测与分析 希尔伯特黄变换 经验模态分解 隐马尔科夫模型 特征提取 血细胞信号分析
【基金】：国家自然科学基金项目(61261011)
【分类号】：R446.1;TN911.7
【正文快照】： 0引言作为一种非常普遍的检测方法,血细胞分析在临床疾病的诊断及健康体检等方面发挥着重要的作用[1]。一般地,疾病会引起血液中红细胞、白细胞、血小板等血细胞数量变化,因此通过对血细胞的分类识别有助于临床上判断人体健康与否。目前国内外的血细胞分析仪大多采用库尔特原

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