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联合时频分析将分离的时域或频域分析方法统一成二维的时间--频率分析,也妈承时频平面内研究信号的时变谱,该方法在非平稳信号的处理中发挥着愈来愈重要的作用。本文在介绍联合时频分析的基本理论后,综述了该方法在心音信号处理方面的应用及研究进展。 相似文献
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联合时频分析将分离的时域或频域分析方法统一成二维的时间—频率分析,也即在时频平面内研究信号的时变谱,该方法在非平稳信号的处理中发挥着愈来愈重要的作用。本文在介绍联合时频分析的基本理论后,综述了该方法在心音信号处理方面的应用及研究进展。 相似文献
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心音的分析 总被引:1,自引:0,他引:1
何飞燕 《中国医学物理学杂志》2004,21(4):239-240,243
自上世纪70年代以来,由于计算机和现代数字信号处理技术的发展,生物医学工作者对心音进行了大量的分析研究,相继运用了谱分析、时频分析、小波变换和最优匹配法等方法.谱分析不适合对非平稳随机心音信号的分析.国内外工作者通过加核函数和采用模糊函数等方法来减少时频分布中的交叉项.具有自适应性时-频窗的小波变换可以得到更能反映心音病例特征的信息.最优匹配法是一种没有交叉项的时频分析方法. 相似文献
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本文概述了心音信号识别的意义,并对心音自动识别技术的发展进行了介绍,最后总结了今后工作可能的研究方向。 相似文献
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基于笔记本计算机的心音分析仪 总被引:7,自引:0,他引:7
基于笔记本计算机的心音分析仪由心音传感器、心音信号预处理盒,笔记本计算机、打印,音箱和心音信号处理软件组成。它的开发目的是充分利用笔记本计算机的便携特点和强大功能。该系统在Windows95操作系统下用VISUALBASIC编程。 相似文献
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通过时域分段、频域分解,将关心的时频区域分解成多个子区域,把每个子区域上独立求得的Wigner分布函数拼接成总体Wigner分布,从而抑制常规Wigner分布的交叉项。仿真结果表明了这一方法的有效性。文中讨论了时频分解中几种现象,给出了相应措施。将这一方法应用于实际的心音分析,证明可提取反映生理过程的参数。 相似文献
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老年人第三第四心音信号小波变换时频分析研究 总被引:2,自引:0,他引:2
用小波变换时频分析的方法对老年人的第三第四心音进行了分析研究,在心前区采集心音数据,为对心音定位,同步采集了一导心电信号。本研究对30例正常老年人(年龄在50-69岁)和40例冠心病老年人(年龄在53-85岁)的第三第四心音数据进行了统计分析,发现正常老年人S3的频谱主峰频率与冠心病老年人S3的频道主峰频率有明显的差异。由于S3和S4的幅度和频率都很低。用听诊方法常被漏掉。本研究为心脏疾病的诊断提 相似文献
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讨论了用于评估心力变化趋势的心音识别算法,包含了对不同运动条件下记录的心音样本的识别。尤其是讨论了对剧烈运动负荷后记录的心音进行的识别。提出的算法包括两个相互联系的方法。第一个是基于概率神经网络的算法,用于识别静息状态和轻微运动状态;第二个是基于心音本身特点的算法,用于对剧烈运动(本研究中约定的全运动量)后心音的识别。最后,使用该算法对45个在静息状态和轻微运动(1/4运动量)状态下记录的正常和异常心音的样本,以及28个剧烈运动后记录的心音样本进行了识别。结果表明94%的样本可被正确识别和分类。这个识别算法为后续的心音分析研究提供了可靠基础。 相似文献
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Matlab与Excel在心音分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对心音信号时频分析结果中时、频、能量特征数据多样性的问题,我们研究了Matlab与Excel动态链接方法。为得到心音信号时、频、能量特征值统计量,提出了利用Matlab与Excel动态链接实现对心音的时、频、能量特征数据统计分析。仿真结果表明:Matlab与Excel动态链接不仅具有Matlab强大的信号处理能力,而且又可以充分发挥Excel电子表格独特的数据分析功能。 相似文献
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心音信号的分析及其特征提取方法的研究 总被引:15,自引:2,他引:15
心音的改变和心脏杂音的出现,往往是器质性心脏病的最早体征。本研究讨论了一种全面的、综合性的心音信号分析方法,从多个角度对方法进行了探讨,提取心音的特征值,区分不同的心音。分析和仿真结果证明该方法能有效地区分不同的心音,有助于器质性心脏病的辅助诊断。 相似文献
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提取心音时域和时频域特征,比较分析射血分数降低型心衰(HFrEF)和射血分数保留型心衰(HFpEF)患者各特征之间的关系。共采集了72列HFrEF患者和172列HFpEF患者20分钟的心音数据,提取第一心音与第二心音时限之比(TS1/TS2)、第一心音与第二心音幅值之比(S1/S2)、舒张期时限与收缩期时限之比的总体标准差(SDDS)、S1间期总体标准差(SDSSI)等4个时域特征。S变换分析其时频域特性,提取第一心音能量与第二心音能量之比(ES1/ES2),低频能量分数(EF-LF)、高频能量分数(EF-HF)、收缩期低频能量分数(EF-SLF)和高频能量分数(EF-SHF)、舒张期低频能量分数(EF-DLF)和高频能量分数(EF-DHF)7个时频域特征,分别进行统计学分析和聚类分析。TS1/TS2、S1/S2、SDDS、SDSSI、ES1/ES2、EF-SLF、EF-DLF在两组间均有统计学差异(P<0.05);EF-LF、EF-HF、EF-SHF、EF-DHF无统计学意义(P>0.05)。选择其中4个相对独立的特征值进行聚类分析,区分HFrEF组和HFpEF组的灵敏性和特异性分别为93.06%和84.88%。提取的心音特征反映了两组信号的差异性,为心音信号在慢性心力衰竭分型辅助诊断中的应用提供了理论依据。 相似文献
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心率变异和RT变异频域分析的方法学研究 总被引:5,自引:3,他引:5
心率变异作为检测自主神经系统功能平衡状态的无创性指标,日益受到重视,已成为心电信号处理中的研究热点之一。QT是心室肌复极化时间,从另一方面来反映自主神经系统的平衡状态。QT变异分析在临床应用上与心率变异分析是否有互补作用,目前这方面研究工作开展得不多。由于QT间期检测困难,一般以RT间期代替QT间期。建立了心率变异和QT变异测定方法。在采集24h心电信号后,首先要完成标志点的检测。较好地实现了心电R波标志点的检测和异位心跳的剔除,并采用以相关系数为条件的模板匹配方法检测出T波标志点。频域分析方法分别通过快速傅里叶变换法(FFT)和自回归谱估计法(AR)实现了24h三维频谱显示图以及24hHF/LF和高频能量变化趋势图。以不同的频率控制受试者的呼吸,采集其心电数据,从RR间期和RT间期谱分析的结果可以看到,高频峰受到呼吸频率的调制,高频峰可能与迷走神经活动有关。这一过程也检验了心电信号采集、检测和谱分析方法的可靠性。建立的方法为今后进一步深入研究打下了基础。随着心率变异和QT变异的检测和分析技术的日趋成熟,一定会在一些疾病的早期诊断、监护及预后评估等方面发挥更大的作用 相似文献
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In this paper, we consider the problem of heart sounds (HS) removal from respiratory sounds (RS), and a novel semi-blind single-channel source extraction algorithm is proposed. The proposed method is able to extract the underlying pure RS from the HS corrupted noisy input signals by incorporating the filter banks and template-based matching using FIR filters. For performance evaluation of the presented method, the average power spectral densities (PSD) of the input RS segments without HS have been compared with the PSD of the reconstructed signals over six selected frequency bands from 20 to 800 Hz. The proposed method is tested for various types of RS recordings and found effective by yielding an overall maximum spectral difference of for a frequency range below 800 Hz. 相似文献
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Time and frequency domain methods for heart rate variability analysis: A methodological comparison 总被引:2,自引:0,他引:2
DANIEL A. LITVACK TIM F. OBERLANDER LAUREL H. CARNEY J. PHILIP SAUL 《Psychophysiology》1995,32(5):492-504
The purpose of this paper is to analytically evaluate and compare two of the most common methods for measuring respiration-related heart rate fluctuations: linear detrended heart rate power spectral analysis and the Porges technique of filtered variance. Low-frequency power was removed from instantaneous 4-Hz R-R interval signals using either a first-order linear (linear/spectral technique) or a third-order polynomial (MPF-var technique). The signals were band-pass filtered and analyzed in both the time and frequency domains. Although in most cases the two techniques yielded substantially similar results, the MPF-var technique resulted in signal amplification at a few specific frequencies. The frequency range and effect of amplification of the MPF-var technique were dependent upon the polynomial size, sampling frequency, and frequency content of the signal. 相似文献