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心音分段文献资料
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基于简单度的包络提取算法在心音分段中的应用
有效提取心音包络对于检测S1、S2,分离杂音进而判断心脏病类型和严重程度具有重要意义.我们应用动力学复杂性,给出一种有效的心音包络提取方法及仿真结果.该方法能够有效分离二尖瓣关闭不全信号的S1、S2和杂音,明显突出肺动脉瓣关闭不全信号中幅度较低的S2,准确判断二尖瓣狭窄杂音持续时间.经验证,该方法具有对幅度变化的鲁棒性,在信号不同成分交界处,包络边沿变化陡峭,降低了后期心音成分提取和辨识工作的难度.
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基于多尺度特征波形的心音分段算法
目的：实现心音信号的自动分段;定位第一心音、第二心音、杂音。方法：提出一种无需心电参考的心音自动分段算法。利用小波变换对心音信号进行多层分解-重构,保留心音信号主要成分,削弱杂音比重,突出心音基本特征;提取心音信号特征波形,进而得到心音包络,对心音包络采用相关算法,实现心音定位。结果：采用612个周期不同病症的心音信号进行验证,平均心音信号分段正确率为98%。结论：仿真结果表明,心音信号分段算法抗噪能力强、分段正确率高。
