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上傳時(shí)間： 2016-03-04
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)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(hào)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(duì)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(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（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(hào)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(hào)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(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)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(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)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(hào)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(hào)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(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)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(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)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(hào)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(hào)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(duì)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(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)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(hào)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(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)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(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)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(hào)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(duì)心音信號(hào)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(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)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(hào)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(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)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(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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以雙音多頻信號(hào)為例，通過運(yùn)用快速傅里葉變換和Hanning窗等數(shù)學(xué)方法，分析了信號(hào)頻率，電平和相位之間的關(guān)系，推導(dǎo)出了計(jì)算非整周期正弦波形信噪比的算法，解決了數(shù)字信號(hào)處理中非整周期正弦波形信噪比計(jì)算精度低下的問題。以C編程語言進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，證明了算法的正確性和可重用性，并可極大的提高工作效率。
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：laomv123
Chirp信號(hào)是一個(gè)典型的非平穩(wěn)信號(hào)，在通信、聲納、雷達(dá)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，為了更好的顯示其特性，文中首先介紹了各個(gè)算法的定義和公式，然后用各種時(shí)頻分析方法對(duì)該信號(hào)以及該信號(hào)添加單頻正弦噪聲信號(hào)進(jìn)行分析，比較各類方法的特點(diǎn)，通過分析和比較可知希爾伯特黃變換在處理該信號(hào)具有很好的聚集性以及對(duì)單頻噪聲也有很好的辨別能力。最后用MATLAB軟件進(jìn)行仿真得到結(jié)果。
標(biāo)簽： Chirp 信號(hào) 時(shí)頻分析 特征
上傳時(shí)間： 2013-11-20
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曲線的高斯擬合,去除趨勢(shì)性,對(duì)于一般非平穩(wěn)序列的分析.
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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H[1].26L視頻編碼器并行性分析與實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2014-08-10
上傳用戶：笨小孩
利用計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)加性干擾信號(hào)的維納濾波。將計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論分析結(jié)果相比較，分析影響維納濾波效果的各種因素，從而加深對(duì)維納濾波的理解。
標(biāo)簽： 計(jì)算機(jī) 編程實(shí)現(xiàn) 干擾信號(hào) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
上傳時(shí)間： 2014-12-07
上傳用戶：xc216
光學(xué)設(shè)計(jì)分析軟件zemax的非球面旋轉(zhuǎn)對(duì)稱透鏡的源代碼
標(biāo)簽： zemax 光學(xué)設(shè)計(jì) 分析軟件 旋轉(zhuǎn)
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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LVDS技術(shù)： 低電壓差分訊號(hào)(LVDS)在對(duì)訊號(hào)完整性、低抖動(dòng)及共模特性要求較高的系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。本文針對(duì)LVDS與其他幾種介面標(biāo)準(zhǔn)之間的連接，對(duì)幾種典型的LVDS介面電路進(jìn)行了討論
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：stvnash
非移失性x9241與89c2051的接口電路與編程
標(biāo)簽： 89c2051 x9241 接口電路 編程
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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