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基于EMD自适应重构的心音信号分析方法

心脏病被视为严重威胁人类健康的疾病之一,心音作为一种生理信号,它能有效反映心血管疾病包含的特有信息。心音信号分析不仅能够在临床诊断中给予医生相关参考依据,而且相对于心电图,心音信号具有无创性、低成本性、检测便捷等优点。心音信号具有非线性、复杂性等特点,且不同心脏病所显现的特征和规律有所不同。本文从心脏瓣膜缺损疾病和先天性心脏病的心音信号分析着手,在时域、频域和非线性空间上提取特征和筛选特征参数,通过分类识别,实现了心血管疾病的辅助诊断。研究内容包括:(1)本文研究了一种基于经验模态分解(EMD)的自适应重构心音信号的分析方法。首先对原始心音信号采用EMD变换,得到对应的固有模态分量(IMFs);其次,计算IMF分量信号与原始心音信号的互相关系数(Corr)和均方根误差(RMSE),分析其中包含的原始信号的有效信息与噪声分布情况;然后得到一种自适应阈值评价指标,通过该阈值的判断,筛选满足条件的IMF分量信号;最后重构出心音子信号。  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

基于EMD及SVD的心音信号提取方法研究

心音信号是人体内一种能够反映心脏及心血管系统运行状况的重要生理信号。对心音信号进行检测分析,能够实现多种心脏疾病的预警和早期诊断。随着现代信号处理技术及生物医学工程技术的发展,针对心音的分析研究已从传统的人工听诊定性分析,发展到对特征性状的定量分析。然而,心音信号在采集过程中,不可避免地会受到噪声和其他器官活动声音信号(如肺音等)的干扰,对后续的心音特征分析识别的准确性造成很大影响。因此如何实现心音信号的有效降噪及特征信息的准确提取是心音分析研究领域的重要内容。由于心音信号与噪声干扰通常在时频域上存在非线性的混叠,因此传统的时频域分析方式难以有效去除噪声及干扰。经验模态分解(EMD)是一种数据驱动的针对非平稳信号的非线性分解方法,其时频分辨率随着输入信号的特征变化而变化,具有较高的自适应性,在心肺音分离等方面已经取得了一定的成效。然而,由于心音信号通常信噪比较低,并且部分噪声干扰和信号在频域上完全重叠,这导致传统EMD方法分离的...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

《工业控制计算机》2021年12期
工业控制计算机

基于级联自适应二阶三稳态随机共振降噪的EMD方法

针对经验模态分解(EMD)方法在强噪声情况下分解质量不佳、提取弱信号特征效果不好的问题,提出了基于级联自适应二阶三稳态随机共振(CASTS...  (本文共6页) 阅读全文>>

《公路》2021年12期
公路

一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析。为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法。该方法...  (本文共7页) 阅读全文>>

权威出处: 《公路》2021年12期
《雷达科学与技术》2022年02期
雷达科学与技术

基于EMD方法的X波段双偏振雷达衰减订正

针对X波段双偏振雷达信号在降雨路径中的衰减现象,本文提出经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法进行X波段双偏振雷达衰减订正,首先对总差分传播相移进行EMD分解得到有限个基本模式分量(Intrinsic Mode Function, IMF),并...  (本文共9页) 阅读全文>>

《变压器》2022年07期
变压器

基于振动信号EMD分解与支持向量机的有载分接开关机械故障诊断

本文中作者将经验模态分解与支持向量机算法引入到有载分接开关机械故障识别领域。通过对有载分接开关振动信号进行经验模态分解,...  (本文共5页) 阅读全文>>

《中国测试》2021年01期
中国测试

基于EMD的神经网络空耦超声储油罐液位检测

由于仅从信号时域幅值的大小信息虽然能够判断储油罐中不同介质的液位,但是获得的特征信息非常有限,为获得更多储油罐中不同介质信号的特征信息来提高液面识别率,针对储油罐罐壁厚度为5 mm的钢制储油罐为对象,采用空气耦合超声兰姆波同侧相向检测法,并使用A0模...  (本文共6页) 阅读全文>>