基于EMD关联维数和多重分形谱的心音识别

发布时间：2017-05-14 03:02

  本文关键词：基于EMD关联维数和多重分形谱的心音识别，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：心音是一种高度非线性、非平稳性的振动信号,传统的线性分析方法不足以揭示其内在特征,提出了一种基于EMD关联维数和多重分形谱的心音分类识别方法。首先通过EMD将心音信号分解成若干个IMF,利用互相关系数准则对其进行筛选以得到主IMF分量,并利用G-P算法求主IMF分量的关联维数;然后分析多重分形谱的4个特征参数,其中多重分形谱宽度的差异性最大,将它结合主IMF分量的关联维数,作为二叉树支持向量机的输入向量实现对临床采集的正常心音和5类异常心音信号的分类识别。结果表明,该方法能有效地提取心音特征,同时提高了心音信号的识别率。
【作者单位】： 重庆大学生物工程学院生物流变科学与技术教育部重点实验室;
【关键词】： 心音 经验模式分解 关联维数 多重分形谱
【基金】：国家自然科学基金(30770551) 重庆市新型医疗器械重大专项(CSTC,2008AC5103)资助项目
【分类号】：R540.4
【正文快照】： 1引言作为人体最重要的生理信号之一,心音能够反映心脏及心血管系统的机械运动状况,对其进行分析与研究能够诊断心脏疾病。在心音分析领域,心音的分类识别一直是研究热点,目的是根据信号的不同特征参数来判定它属于某种疾病。许多学者提出了大量的心音识别算法[1-2],主要是从

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本文编号：364126