基于EMD技术的肺音信号处理关键技术研究
发布时间：2022-01-08 03:33
EMD（Empirical Mode Decomposition,经验模态分解）算法是由美籍华人黄鄂于1998年提出来的一种新型的自适应时频分析方法,该方法基于信号局部特征,对于非平稳、非线性信号的处理具有特有的优势。与传统的以线性和平稳假设为基础的傅里叶分析、小波变换等时频分析方法相比,EMD算法在处理非平稳、非线性信号时展现出了独特的性质,在理论研究和工程应用上都有着重要的研究价值。肺音信号处理是无损检测人体肺部疾病的重要手段,在呼吸系统疾病日益严重地威胁人类健康的今天,使用计算机技术对肺音信号进行记录、检测识别、定量分析、辅助诊断,无论是对实际临床诊断准确性的提高,还是对于相关理论研究都具有重要的意义。本文深入研究了EMD算法,首先从理论的角度对EMD算法中的包络线拟合问题和端点效应问题进行了研究,并提出了改进方法。然后从应用的角度出发,针对肺音去噪问题,进一步研究了基于EMD去噪的相关算法,提出了基于EMD和盲源分离的肺音去噪新方法。本文的主要内容和创新点如下:（1）针对EMD算法中传统的三次样条插值带来的包络线过冲/欠冲现象、模态混叠问题,提出最优有理Hermite包络线插值...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：122 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
肺音分类Figure1.1LungSoundsClassification
江苏大学博士学位论文1922"1221212()()()()22()AAttAt+==+(2.14)从式2.14可以看出瞬时频率的大小取决于1A、2A、1、2，在某些情况下瞬时频率有可能出现负值。例如，假设两个正弦频率分别为：1=10、2=20，当1A=0.8、2A=1时，其瞬时频率是随时间连续变化的，如图2.1（a）所示；当1A=1.2、2A=1时，其瞬时频率出现负值，如图2.1（b）所示。图2.1相同频率不同幅值下的瞬时频率Figure2.1Instantaneousfrequencyatthesamefrequencyanddifferentamplitude从上述例子，可以看出即使已知的信号频率的频率是正的，经过Hilbert变换计算得到的瞬时频率仍然有可能得到负值。可见对任意信号做简单的Hilbert变换计算瞬时频率会出现无法解释、没有物理意义的频率成分。对此，Cohen提出单一分量函数的概念，然而在实际应用中很难区分一个信号是否是“单一分量”，后又提出窄带的概念，由于现有的窄带的定义都是基于全局意义的，因此这种窄带的说法也没有获得普遍认可。Huang等人在深入研究后发现，并不是所有的信号都能用Hilbert变换计算得到瞬时频率，只有满足一定限制条件（“零均值、局部对称”）的信号才能求得具有物理意义的瞬时频率。Huang将这类信号分量被称为本征模态函数，又被称为基本内蕴模式函数、基本模式分量、固有模态函数等等。2.2.2本征模态函数在物理上，函数对称于局部零均值且有相同的极值点数和过零点数相同，是定义一
江苏大学博士学位论文21包络线的均值作为原信号的均值包络m(t)，得到()()()2upperloweretetmt+=(2.17)图2.2模拟信号的上下包络线及其均值线Figure2.2Theupperandlowerenvelopesofanalogsignalsandtheirmeanlines（2）用待处理信号s(t)减去上、下线均值，得到1h(t)=s(t)m(t)(2.18)对1h(t)判断是否满足本征模态函数的两个限定条件。若不满足，则将1h(t)作为待处理信号，即用1h(t)代替s(t)，重复上述步骤，直到1h(t)是一个本征模态函数，记为：11c(t)=h(t)(2.19)（3）1c(t)是分解得到的第一个本征模态函数（或称为一阶IMF），将原始信号s(t)减去1c(t)，得到剩余值序列（或称为残余分量）1r(t)：11r(t)=s(t)c(t)(2.20)（4）将1r(t)作为新的原始信号重复上述操作，从而可以得到第二、第三直至第n个本征模态函数（n阶IMF），记为123(),(),(),,()nctctctct÷。这个过程被称“筛驯（shift）。“筛驯的过程不断重复进行，直到满足一定的预先设定的停止准则，如残余分量()nrt为单调函数或常量；或者第n阶IMF分量小于预设值，EMD分解过程停止。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于EMD与地震弹性反应谱的长周期地震动鉴别方法研究[J]. 邵越风,白国良,蒋连接. 世界地震工程. 2017(03)
[2]希尔伯特—黄变换在地电阻率数据处理中的应用[J]. 张国清,高立新,戴勇,杨彦明,格根. 地震地磁观测与研究. 2017(03)
[3]多功能心肺音电子听诊仪的研制[J]. 黄梅,刘洪英,皮喜田,敖一鹭,王孜. 中国生物医学工程学报. 2017(03)
[4]基于经验模态分解的速度脉冲型地震动量化识别[J]. 杨成,唐泽楠,常志旺,黄国庆,徐腾飞. 工程力学. 2017(04)
[5]频率辅助信号结合EMD的旋转机械故障诊断[J]. 于海祥,赵新杰,张龙. 半导体光电. 2017(02)
[6]基于SVD的EMD模态混叠消除方法[J]. 张小明,唐建,韩锦. 噪声与振动控制. 2016(06)
[7]大气电场仪场地因子修订及EMD分解分析[J]. 陈晓东,孙金华. 电子测量技术. 2016(12)
[8]多尺度形态滤波模态混叠抑制方法[J]. 曹莹,段玉波,刘继承,侯永强,张雪松. 电机与控制学报. 2016(09)
[9]基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰方法[J]. 朱行涛,刘郁林,何为,晁志超. 系统工程与电子技术. 2016(10)
[10]基于数学形态学的病理性附加肺音时频谱图分析[J]. 张柯欣,王雪峰,魏巍,龙哲,王春武,赵宏. 中华中医药学刊. 2016(07)
博士论文
[1]经验模态分解的改进方法及应用研究[D]. 高静.北京理工大学 2014
[2]局域波分析方法研究及其在心电信号处理中的应用[D]. 朱伟芳.苏州大学 2013
[3]MRI图像脑肿瘤分割与EEG脑癫痫检测的研究[D]. 李小兵.大连理工大学 2010
[4]EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D]. 王婷.哈尔滨工程大学 2010
[5]面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究[D]. 胡劲松.浙江大学 2003
[6]局域波时频分析方法的理论研究与应用[D]. 盖强.大连理工大学 2001
硕士论文
[1]EMD端点问题的研究及HHT理论的应用[D]. 谢萍.昆明理工大学 2011
本文编号：3575815
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：122 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
肺音分类Figure1.1LungSoundsClassification
江苏大学博士学位论文1922"1221212()()()()22()AAttAt+==+(2.14)从式2.14可以看出瞬时频率的大小取决于1A、2A、1、2，在某些情况下瞬时频率有可能出现负值。例如，假设两个正弦频率分别为：1=10、2=20，当1A=0.8、2A=1时，其瞬时频率是随时间连续变化的，如图2.1（a）所示；当1A=1.2、2A=1时，其瞬时频率出现负值，如图2.1（b）所示。图2.1相同频率不同幅值下的瞬时频率Figure2.1Instantaneousfrequencyatthesamefrequencyanddifferentamplitude从上述例子，可以看出即使已知的信号频率的频率是正的，经过Hilbert变换计算得到的瞬时频率仍然有可能得到负值。可见对任意信号做简单的Hilbert变换计算瞬时频率会出现无法解释、没有物理意义的频率成分。对此，Cohen提出单一分量函数的概念，然而在实际应用中很难区分一个信号是否是“单一分量”，后又提出窄带的概念，由于现有的窄带的定义都是基于全局意义的，因此这种窄带的说法也没有获得普遍认可。Huang等人在深入研究后发现，并不是所有的信号都能用Hilbert变换计算得到瞬时频率，只有满足一定限制条件（“零均值、局部对称”）的信号才能求得具有物理意义的瞬时频率。Huang将这类信号分量被称为本征模态函数，又被称为基本内蕴模式函数、基本模式分量、固有模态函数等等。2.2.2本征模态函数在物理上，函数对称于局部零均值且有相同的极值点数和过零点数相同，是定义一
江苏大学博士学位论文21包络线的均值作为原信号的均值包络m(t)，得到()()()2upperloweretetmt+=(2.17)图2.2模拟信号的上下包络线及其均值线Figure2.2Theupperandlowerenvelopesofanalogsignalsandtheirmeanlines（2）用待处理信号s(t)减去上、下线均值，得到1h(t)=s(t)m(t)(2.18)对1h(t)判断是否满足本征模态函数的两个限定条件。若不满足，则将1h(t)作为待处理信号，即用1h(t)代替s(t)，重复上述步骤，直到1h(t)是一个本征模态函数，记为：11c(t)=h(t)(2.19)（3）1c(t)是分解得到的第一个本征模态函数（或称为一阶IMF），将原始信号s(t)减去1c(t)，得到剩余值序列（或称为残余分量）1r(t)：11r(t)=s(t)c(t)(2.20)（4）将1r(t)作为新的原始信号重复上述操作，从而可以得到第二、第三直至第n个本征模态函数（n阶IMF），记为123(),(),(),,()nctctctct÷。这个过程被称“筛驯（shift）。“筛驯的过程不断重复进行，直到满足一定的预先设定的停止准则，如残余分量()nrt为单调函数或常量；或者第n阶IMF分量小于预设值，EMD分解过程停止。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于EMD与地震弹性反应谱的长周期地震动鉴别方法研究[J]. 邵越风,白国良,蒋连接. 世界地震工程. 2017(03)
[2]希尔伯特—黄变换在地电阻率数据处理中的应用[J]. 张国清,高立新,戴勇,杨彦明,格根. 地震地磁观测与研究. 2017(03)
[3]多功能心肺音电子听诊仪的研制[J]. 黄梅,刘洪英,皮喜田,敖一鹭,王孜. 中国生物医学工程学报. 2017(03)
[4]基于经验模态分解的速度脉冲型地震动量化识别[J]. 杨成,唐泽楠,常志旺,黄国庆,徐腾飞. 工程力学. 2017(04)
[5]频率辅助信号结合EMD的旋转机械故障诊断[J]. 于海祥,赵新杰,张龙. 半导体光电. 2017(02)
[6]基于SVD的EMD模态混叠消除方法[J]. 张小明,唐建,韩锦. 噪声与振动控制. 2016(06)
[7]大气电场仪场地因子修订及EMD分解分析[J]. 陈晓东,孙金华. 电子测量技术. 2016(12)
[8]多尺度形态滤波模态混叠抑制方法[J]. 曹莹,段玉波,刘继承,侯永强,张雪松. 电机与控制学报. 2016(09)
[9]基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰方法[J]. 朱行涛,刘郁林,何为,晁志超. 系统工程与电子技术. 2016(10)
[10]基于数学形态学的病理性附加肺音时频谱图分析[J]. 张柯欣,王雪峰,魏巍,龙哲,王春武,赵宏. 中华中医药学刊. 2016(07)
博士论文
[1]经验模态分解的改进方法及应用研究[D]. 高静.北京理工大学 2014
[2]局域波分析方法研究及其在心电信号处理中的应用[D]. 朱伟芳.苏州大学 2013
[3]MRI图像脑肿瘤分割与EEG脑癫痫检测的研究[D]. 李小兵.大连理工大学 2010
[4]EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D]. 王婷.哈尔滨工程大学 2010
[5]面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究[D]. 胡劲松.浙江大学 2003
[6]局域波时频分析方法的理论研究与应用[D]. 盖强.大连理工大学 2001
硕士论文
[1]EMD端点问题的研究及HHT理论的应用[D]. 谢萍.昆明理工大学 2011
本文编号：3575815
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