基于分形理論的心音信號(hào)特征分析與分類識(shí)別研究.pdf

1、心音作為人體重要的生理信號(hào)之一，有自己獨(dú)特的發(fā)生機(jī)制及特性，包含著心臟系統(tǒng)各種生理和病理信息。它能反映心臟及大血管的機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀況，是臨床評(píng)估心臟功能狀態(tài)的無(wú)創(chuàng)而便捷的方法。研究表明，心音信號(hào)為確定的非線性信號(hào)，且具有明顯的分形特性。而現(xiàn)有的心音信號(hào)研究大多是建立在心音信號(hào)線性時(shí)變或時(shí)不變模型基礎(chǔ)之上的，并不能完全揭示心音信號(hào)的內(nèi)在機(jī)制，這就需要用非線性的相關(guān)理論分析心音。分形理論是非線性學(xué)科中一個(gè)活躍的數(shù)學(xué)分支，可以很好地揭示出非線性過(guò)

2、程內(nèi)在所具有的特殊規(guī)律。本文對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行基于分形理論的研究，著重分析心音信號(hào)的分形特征，從非線性的角度揭示心音信號(hào)的內(nèi)在特征規(guī)律，從而為心音信號(hào)的分析研究提供了一種新的方法。
　　本文從兩個(gè)方面提取心音信號(hào)的分形特征，關(guān)聯(lián)維數(shù)和多重分形。單一分形維數(shù)著重于從整體上描述分形體的不規(guī)則程度，多重分形具有良好的局部分析能力，二者結(jié)合從整體與局部的角度同時(shí)考慮信號(hào)的特征，提高分類識(shí)別的準(zhǔn)確率。首先，對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?empir

3、ical mode decomposition, EMD)，得到一系列固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode functions,IMF)，這些IMF分量隨著心音信號(hào)頻率的變化而自適應(yīng)的變化。利用互相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則對(duì) IMF進(jìn)行篩選，分析主IMF(IMF1~IMF4)分量的瞬時(shí)頻率特性，正常心音和異常心音的各個(gè)主 IMF分量的瞬時(shí)頻率特性存在明顯差異，說(shuō)明經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饽軌蜉^好地反映心音信號(hào)的細(xì)節(jié)特征，結(jié)合G-P算法對(duì)主IMF(IMF1~

4、IMF4)分量分別求其關(guān)聯(lián)維數(shù)，各個(gè)主IMF分量的關(guān)聯(lián)維數(shù)構(gòu)成心音信號(hào)識(shí)別的特征向量。其次，分析心音信號(hào)的多重分形特性，包括廣義赫斯特指數(shù)、質(zhì)量指數(shù)和多重分形譜。綜合分析這三個(gè)多重分形特征，顯示心音信號(hào)具有多重分形特性，并且正常心音信號(hào)的多重分形特性強(qiáng)于異常心音信號(hào)。重點(diǎn)分析多重分形譜的四個(gè)特征參量，因各類心音信號(hào)的多重分形譜寬度較之于其它三個(gè)特征參量有顯著的差異，選取多重分形譜寬度作為心音識(shí)別的特征向量。最后采用支持向量機(jī)(SVM)作