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文檔簡介
1、心音是心臟與血管的機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的反映,其中包含很多生理病理信息。由于心血管系統(tǒng)的復(fù)雜性,心音本質(zhì)上呈現(xiàn)為非線性過程。如何從非線性的心音頻譜中獲取有價(jià)值的特征信息,成為心音分析中的一個(gè)重要課題。本文試圖將奇異譜分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸饨Y(jié)合起來來實(shí)施心音的頻譜特性分析并利用支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行分類識(shí)別。
論文的主要工作內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
①心音信號(hào)的預(yù)處理:因?yàn)樾囊粜盘?hào)極其微弱,當(dāng)在強(qiáng)噪聲條件下心音會(huì)被噪聲掩蓋,為避免噪聲對(duì)
2、心音的干擾所以在對(duì)其分析之前要進(jìn)行消噪處理。本文利用奇異譜分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)和噪聲的特征對(duì)心音進(jìn)行消噪。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行奇異譜分析,根據(jù)噪聲信號(hào)的隨機(jī)性特征在各個(gè)方向的變化率都很小,所以噪聲對(duì)應(yīng)的奇異譜圖很平坦。本文通過尋找奇異譜趨于平整的點(diǎn)找到噪聲對(duì)應(yīng)的奇異值,然后重構(gòu)能夠有效的從噪聲中分離出心音信號(hào)。并結(jié)合小波消噪算法對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),與單獨(dú)的小波消噪進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該算法能
3、達(dá)到較好的去噪效果。本文消噪方法的創(chuàng)新之處在于,是以環(huán)境噪聲為分析對(duì)象,通過SSA方法并結(jié)合噪聲的特征找到其對(duì)應(yīng)的奇異值,然后把這些奇異值和其對(duì)應(yīng)的特征向量去除實(shí)現(xiàn)心音的消噪。
?、谛囊籼卣鲄?shù)的選取:根據(jù)正常心音第一第二心音(S1、S2)的頻譜范圍(20 Hz~150 Hz),把20 Hz到150 Hz范圍內(nèi)的能量占20 Hz到1000 Hz能量的百分比作為條件,找出20 Hz到150 Hz頻段內(nèi)信號(hào)成分對(duì)應(yīng)的奇異值,在5%誤
4、差允許范圍內(nèi),當(dāng)能量比大于96%時(shí)這個(gè)奇異值對(duì)應(yīng)的就是20 Hz到150 Hz頻段內(nèi)信號(hào)。除去20 Hz到150 Hz頻段內(nèi)信號(hào)之外的剩余部分信號(hào)的主要成分是中高頻心雜音,對(duì)剩余部分信號(hào)運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸猓‥mprical mode decomposition, EMD),得到一組固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function, IMF)。利用互相關(guān)準(zhǔn)則篩選出主IMF,并對(duì)主 IMF進(jìn)行譜估計(jì)發(fā)現(xiàn)正常和異常心音剩余部分信號(hào)的
5、成分存在明顯差別,正常心音的成分在100 Hz以內(nèi)的低頻,異常心音的成分在100 Hz~300 Hz的中高頻。然后計(jì)算主IMF200 Hz~300 Hz頻段內(nèi)信號(hào)的能量與0~200 Hz的能量比,用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS對(duì)該能量比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果顯示對(duì)正常和異常心音IMF1~I(xiàn)MF3該能量比有統(tǒng)計(jì)性差異(P<0.05),最終選取IMF1~I(xiàn)MF3的上述能量比為特征參數(shù)。
?、坌囊舻姆诸悾哼x用Libsvm設(shè)計(jì)分類器,采用徑向基函數(shù)
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