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短时过零率文献资料
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基于信号包络及短时过零率的心音分段算法
心音能有效地反应心脏尤其是瓣膜活动状况,研究基于心音的心脏病决策系统具有重大意义.心音分段是建立心音决策系统的基础和前提,其目的是定位心音的主要成份,为特征提取与模式识别提供定位基准.本文通过使用双门限、迭代等方法,改进了基于信号能量的分段算法,并首次引人短时过零率以更准确地定位分段边界.实验结果表明,该算法对正常心音及常见异常心音分段效果良好.
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一种新呼吸音信号特征提取方法与应用
目的:通过研究呼吸音信号与呼吸系统疾病内在联系,对呼吸音特征进行提取与分类,为研制便携家用型呼吸音远程监测移动装置进行技术准备.方法:对采集到的呼吸音进行预处理分析,从处理后的呼吸音原始数据中提取短时能量与短时过零率的特征值.结果:通过不同时间段呼吸音信号能量的高低来显示特征差异,并且呼吸音的高低频异常信号对特征提取方法影响较小.结论:本文方法可简单有效地提取特征值,不仅简化了特征识别数据处理过程,而且提取到的特征参数满足了差异性、统一性及相关性等基本特征.为构建神经网络的输入提供了理论依据与实际数据支撑.
