【摘 要】
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心音分析与识别目前主要局限在一维信号处理方面,为了获得心音信号更直观特征表现形式,提高分类识别效果,拓展心音识别研究领域,提出了一种将心音与图像处理技术相结合、基于
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61271334)资助的课题~~
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心音分析与识别目前主要局限在一维信号处理方面,为了获得心音信号更直观特征表现形式,提高分类识别效果,拓展心音识别研究领域,提出了一种将心音与图像处理技术相结合、基于心音窗函数的心音纹理图特征提取与识别算法.本文首先给出心音的模型,定义心音时频图和心音纹理图,然后讨论如何利用心音窗函数和短时傅里叶变换获取二维心音时频图,并且针对心音的特点,重点研究了心音窗函数的构造原则和实现方法,最后通过改进的脉冲耦合神经网络模型实现了对心音纹理图的特征提取与身份识别.仿真实验表明,心音窗函数与传统窗函数相比较,所获得的心音时频图具有第一、第二心音纹理更加清晰,噪声纹理得到较好抑制的优点,并且改进的脉冲耦合神经网络模型具有更低的计算成本,与3种典型识别方法相比较,呈现更高的识别率,因而基于图像处理技术对心音进行特征提取与身份识别是一种行之有效的方法.
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