HHT和提升小波包相结合的心音信号识别研究

发布时间：2018-11-10 13:20

【摘要】：心音信号的特征提取和自动识别具有重要的临床意义。为提高正常和异常心音信号识别率,本文首先用DB6小波对心音信号进行降噪处理,然后用希尔伯特-黄变换(HHT)分析提取心音信号的时域、频域特征值,再通过自适应提升小波包提取信号的频带能量特征值,最后通过支持向量机对心音进行分类识别。对临床采集的240例异常心音和正常心音进行实验,正确识别率达到97.2%。可见,希尔伯特-黄变换和自适应提升小波包相结合的方法可有效识别正常和各种异常心音信号。
[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.
【作者单位】： 长春理工大学生命科学技术学院;
【基金】：吉林省科技厅项目基金(20121006)
【分类号】：R318

【参考文献】

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【共引文献】

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7 许可;孟o，

本文编号：2322579