西华大学研究生创新基金(Ycjj200935)
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
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- 心音特征波形法的研究及临床验证被引量：1
- 2010年
- 为快速、准确地判断心音的正常与否,本文提出一种心音特征波形法,通过建立单自由度分析模型提取心音特征波形,计算出心音特征参数来判别正常与异常的心音。文中通过对心脏病患者术前/术后的心音案例进行分析,验证了心音特征波形法的有效性,并对已采集的50组正常与30组异常的心音数据进行实验及统计分析,准确率分别达到了98%、93.33%。
- 王海滨胡玉良王燕江钟伟乔军选
- 关键词：心音特征提取
- 基于改进的希尔伯特-黄变换的心音信号特征分析
- 2010年
- 为了快速、准确地分析心音信号的特征,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)的心音信号特征分析方法。通过对一个典型的振动信号进行经验模式分解(EMD),验证了该方法的有效性,同时针对两例标准心音进行希尔伯特谱分析并仿真得到心音信号的时-频谱及边际谱。结果表明,该分析方法能够很好地表征心音的时频变化特性,为后续实现心音的分类与识别提供了参考。
- 刘立汉王海滨王燕陶婷魏秀波
- 关键词：心音希尔伯特-黄变换经验模式分解
- 基于记忆抗体克隆聚类算法的心音分类研究
- 2010年
- 为快速、准确地判断心音的正常与否,提出了一种记忆抗体克隆聚类算法。该方法将克隆选择算法和监督Gath-Geva算法相结合对心音信号进行识别与分类,并运用Sammon映射算法将高维心音特征数据映射成二维实现分类效果的可视化。试验中,首先对临床采集的主动脉听诊区的心音数据110组(60组正常,50组异常)和二尖瓣听诊区的心音数据100组(60组正常,40组异常)进行预处理和特征提取,然后采用提出的记忆抗体克隆聚类算法对提取的心音特征数据进行识别与分类,平均分类准确率分别达到98.1%和96.2%。
- 王燕刘欣林莉李文立张艳
- 关键词：心音预处理特征提取
