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基于经验模式分解的心音自动分段算法 被引量:15

Segmentation Algorithm of Heart Sounds Based on Empirical Mode Decomposition
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摘要 与原始信号相比,心音包络能够更好地显示心音的特征。心音包络的提取是对心音进行时域分析的基础。本研究提出利用希尔伯特-黄变换提取心音包络的方法。首先利用黄变换提取心音信号的固有模态函数,然后利用希尔伯特变换提取心音包络。在希尔伯特-黄变换提取的心音包络基础上,对50例正常人心音样本进行了第一心音、第二心音识别,正确率达到了92%,为下一步的心音分析及诊断奠定了基础。 Envelope of heart sounds can reflect the features of heart sounds better than original heart sounds do. Envelope extraction of heart sounds is the foundation for time domain analysis. In this paper, a new method was proposed for envelope extraction of heart sounds based on Hilbert-Huang transform. Firstly, in order to extract intrinsic mode functions, the original heart sounds signal was preprocessed by Huang transform. Secondly, the envelope of heart sounds was extracted by Hilbert transform. And based on the envelope extracted, the first and second heart sounds of 50 samples from normal persons were recognized with the accuracy of 92%.
作者 林勇 许晓飞
出处 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期485-489,共5页 Chinese Journal of Biomedical Engineering
关键词 心音 包络提取 经验模式分解 heart sounds envelope extraction empirical mode decomposition
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参考文献7

二级参考文献25

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