2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩79頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,人類飲食結(jié)構(gòu)的不斷改變,心血管疾病的發(fā)病率和死亡率均在迅速上升,嚴重威脅著人類的健康和幸福生活。心音是由心臟機械運動產(chǎn)生的振動信號,蘊含著與心血管疾病有關(guān)的大量診斷信息,因此,心音分析對于無創(chuàng)診斷心血管疾病具有重要的價值。心音的分類識別作為心音分析領(lǐng)域中的一個研究熱點,其目的是利用分類器根據(jù)從不同心音中提取的特征參數(shù)判定所屬疾病類型,而目前心音的特征提取與分類方法大多數(shù)是基于心音信號線性時變或時不變模型,而心雜音作為

2、一種非線性非平穩(wěn)的信號,線性的分析方法勢必會忽視信號內(nèi)部的一些重要信息。因此,本文提出基于經(jīng)驗模式分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的舒張期心雜音信號的特征提取與分類方法。
  首先,在分析心音和心雜音產(chǎn)生的生理機制和臨床意義的基礎(chǔ)上,篩選舒張期心雜音信號作為實驗對象,從而有效的避免生理性雜音的干擾。針對適用于分析非線性、非平穩(wěn)性信號的EMD在分解過程中產(chǎn)生的端點效應(yīng),提出比例延拓結(jié)合鏡像延拓的方

3、法給予抑制,數(shù)值信號和心音信號的測試表明該方法可以有效的減輕端點效應(yīng)對EMD分解的影響。
  其次,在心音去噪方面,利用小波變換方法來實現(xiàn),小波的三個重要參數(shù)小波基函數(shù)、分解層數(shù)和閾值通過3組實驗來確定;心音定位方面,在由希爾伯特變換獲取信號包絡(luò)的基礎(chǔ)上采用雙閾值的方法對心音準確定位。在心音特征值提取方面,提出了基于EMD的特征提取方法:在EMD分解獲取固有模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction,IMF)的基礎(chǔ)上,采

4、用互相關(guān)系數(shù)準則篩選出主IMF分量(IMF1~IMF4),分別提取其Mel頻率倒譜系數(shù)(MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC)、MFCC的一階差分系數(shù)(ΔMFCC)及Delta特征,將其組合形成3個特征向量MFCC、MFCC+ΔMFCC及MFCC+Delta,簡記為E+MFCC、E+M+ΔMFCC及E+M+Delta;針對EMD分解過程中的模態(tài)混疊問題而影響特征參數(shù)提取的準確性,采用總體平均經(jīng)驗模式分

5、解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)代替EMD的方法來對心音信號進行分解獲取IMF分量,對篩選出來的主IMF分別提取MFCC、ΔMFCC、Delta特征,經(jīng)組合形成三個特征向量MFCC、MFCC+ΔMFCC及MFCC+Delta,簡記為EE+MFCC、EE+M+ΔMFCC及EE+M+Delta。
  最后,選擇具有通過較少樣本就能訓練出較為可靠模型的隱馬爾科夫模型(hiddenMar

6、kovmodel,HMM)作為分類器,選取臨床采集到的正常心音和兩類舒張期心雜音(也即主動脈關(guān)閉不全和二尖瓣狹窄)作為實驗對象,訓練樣本與測試樣本的比例為1:2,利用所提取到的特征向量來建立模型進行心音的分類識別。最終實驗結(jié)果表明,所提出的2種特征參數(shù)提取方法的識別性能均優(yōu)于傳統(tǒng)的MFCC。同時為了進一步驗證所提出的端點延拓方法的有效性,將其用于EMD分解提取特征參數(shù),實驗結(jié)果表明,該延拓方法所獲得的識別率要高于未經(jīng)端點處理EMD方法的

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論