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SMT印制電路板的可制造性設(shè)計(jì)與審核 ppt
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jk-b交通信號控制機(jī)原理圖
標(biāo)簽: jk-b 交通信號 控制機(jī) 原理圖
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GB-T4677.10-1984 印制板可焊性測試方法
標(biāo)簽: 4677.10 GB-T 1984 印制板
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專輯類----PCB及CAD相關(guān)資料專輯 SMT印制電路板的可制造性設(shè)計(jì)與審核-296頁-8.9M-ppt.rar
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專輯類-PCB及CAD相關(guān)資料專輯-174冊-3.19G SMT印制電路板的可制造性設(shè)計(jì)與審核-296頁-8.9M-ppt.ppt
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專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊-3.609G jk-b交通信號控制機(jī)原理圖-1.3M.zip
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專輯類-電子基礎(chǔ)類專輯-153冊-2.20G 21世紀(jì)大學(xué)新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁-2.8M.pdf
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三次B樣條曲線源代碼,C語言編寫的三次B樣條曲線源代碼,希望大家喜歡。
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心音信號是人體最重要的生理信號之一,包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究,內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號(NM)和房顫(AF)、主動(dòng)脈回流(AR)、主動(dòng)脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面: a)心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析,選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b)心音信號時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對心音信號進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析,結(jié)果表明:不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系,即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此,本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻(ATF)分析方法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號的時(shí)頻結(jié)構(gòu),其性能優(yōu)于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時(shí)頻分析方法,從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號分析。 c)心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann() Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時(shí)頻分析結(jié)果,提取8組特征數(shù)據(jù),通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化,且最易于分類的心音信號的2維特征向量,作為心音信號分類的特征向量。 d)心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點(diǎn)圖,研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法,同時(shí),基于分類的目的 性和可信性,本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法,建立了心音信號分類的支持向量機(jī)模型,選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本,對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時(shí)對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測,分類精度分別為:NM、AF、MR的分類精度均為100%,而AR、AS均為95.83%,驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e)心音信號分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建,可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理,繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時(shí),利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接,實(shí)現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能;最后,通過對心音信號2維特征向量的分析,實(shí)現(xiàn)心音信號的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實(shí)踐兩方面對心音信號進(jìn)行了深入的研究,主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號特征向量,根據(jù)心音信號特征向量組成的散點(diǎn)圖,建立心音信號分類的支持向量機(jī)模型,并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(jìn)行了分類研究,取得了較為滿意的分類結(jié)果,但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足,因此,今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號,進(jìn)一步提高心音信號分類精度,使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞:心音信號,小波降噪,非平穩(wěn)信號,心臟雜音,信號處理,時(shí)頻分析,自適應(yīng),支持向量機(jī)
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