基于匹配追踪算法的信号复杂度在心音分段定位中的应用

分析心音信号的关键是如何有效地提取心音信号的有效成分(第一心音S1、第二心音S2)。文中结合心音信号的自身特点,把心音信号看成含有冲击成分的冲击信号,将匹配追踪算法引入到心音信号分析中,基于该算法提出利用相关结构复杂度对心音信号进行特征参数的提取方法。首先将心音分段,然后计算每段信号的分解次数,将分解次数定义为信号的相关结构复杂度。根据复杂度曲线可以有效地定位出S1、S2,还可以提取心音信号的一些典型特征参数。     

基于自适应阈值的心音分段算法研究

心音信号可以反映人体心脏瓣膜活动情况,对心音进行分类可以区别出不同心音的病理性信息,这对于临床上诊断不同的心脏疾病具有重要的意义.心音分段是进行心音分类的前提,通过心音分段可以定位出心音中的第一心音(S1)和第二心音(S2),为心音特征参数提取与心音分类提供定位基准.为此,本文提出了一种新的自适应阈值选取心音分段算法.该方法首先利用小波变换默认阈值法对心音信号进行去噪;然后使用归一化香农能量来提取较为平滑的心音包络;接着对包络进行有效地峰值检测,从而确定初始大阈值TH1,并通过迭代法得到最终稳定的双阈值;最后进行心音分段以及分段结果分析.针对部分异常心音分段结果,如心音分裂等的分段结果,利用心音时域、能量等特性实现心音段的合并或去除,保证了分段结果的准确性.实验结果表明,本文方法对正常及异常心音分段准确率分别为97.24%和91.83%,总体分段准确率为95.56%,分段准确率高于传统的阈值选取分段方法.     

驻极体传声器在心音采集中的应用

详细介绍了驻极体传声器在心音信号采集中的方法,包括心音信号提取的方案、原理、规则及传声器的阻抗变换问题.同时,为了不使环境电磁噪声埋没有临床价值的心音,对传声器进行了屏蔽保护.临床实验表明,利用驻极体传声器基本上能采集到正常的第一、第二心音,但对有病理信息的第三、第四心音却不易正确采集到,这与患者性别和胖、瘦等因素均有关系.     

基于ZigBee网络的心音无线检测系统设计

针对众多连线的心音检测仪给病人带来心理上的干扰问题,介绍了基于Z igBee的无线传感器网络在心音信号传输中的应用,设计了一种心音无线检测系统,包括心音传感器、信号预处理、A/D转换电路、网络节点、检测基站和数据采集及自动分析部分.根据心音信号属于非平稳信号的特点,提出了基于复杂度的心音分析方法.实验结果表明,本系统能够对心音信号进行实时采集和有效传输,基于复杂度的算法能够成功地从心音信号提取S1和S2,并获取了3项医学指标:心率,第一心音与第二心音幅值比(S1/S2)和舒张期与收缩期时限比(D/S),初步实现了心音信号的自动识别.     

基于LabVIEW的心音多功能分析仪

基于LabVIEW开发了一种集心音的采集、多功能处理和心音信号发生器于一体的心音分析仪。该仪器是在普通PC机上开发,使用自制的无线心音采集装置和心音信号采集子系统配合提取心音信号,然后利用小波去噪子系统清除背景噪声,最后可利用时域分析子系统和频域分析子系统对心音信号进行各种分析。心音信号发生器子系统可以根据需要产生一种合成心音信号,供用户学习使用。为使仪器达到最佳使用效果,已经为每一个功能模块中的参数寻找到最佳值并设为默认值,而且每一个参数都是可调节的。实际使用效果证明该仪器能够采集到清晰的心音信号,能有效去除干扰噪声,快速准确地计算出心音的各个特征值,能根据用户参数设置快速生成相应的心音信号并播放。     

基于循环平稳包络的心音分割方法

提出了一种基于循环平稳包络的心音分割算法,自动把第一心音(S1)和第二心音(S2)从每个周期中分别提取出来。计算心音信号的循环平稳包络,选择一个阈值来区分S1和S2。不需要参考信号,而且不受噪声干扰,即使是在有噪声的情况下,也能正确区分出S1和S2。处理了来自20个样本的心音信号(包括15个正常心音和5个异常心音,共715个周期),结果显示,分割的正确率超过96%。     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

基于Hilbert-Huang变换的第一心音信号时频分析

根据瓣膜原理,第一心音(S1)是在心脏收缩期由二尖瓣和三尖瓣关闭时引起的振动产生的,含有多个频率分量.对第一心音信号的分析研究,在临床上对心脏疾病的诊断有重要意义.本文用一种全新的时频分析方法:Hilbert-Huang变换(HHT),对30例心音数据进行心音分析实验.实验结果表明:HHT方法可以有效的分析心音信号;S1含有二尖瓣M1及三尖瓣T1两个主要成份;异常S1的M1和T1的频率比正常S1有升高.     

FrFT-Bark域特征提取与CNN残差收缩网络心音分类算法

为充分挖掘心音信号的生理、病理信息，提高心音自动分类的准确率，提出一种不依赖于分割和去噪的心音自动分类新算法.首先提取心音信号Bark域分数傅里叶变换的时频特征，然后将深度残差收缩网络引入卷积神经网络中构建新的分类模型，该模型能够自动去除与当前任务无关的特征信息，提高模型预测的准确率及稳定性.研究所用心音样本5 000例，其中1 000例用于测试.实验结果表明，提出算法的准确率、灵敏度、特异度分别为0.925、0.902、0.948,F1值为0.923.该方法整体性能较以往方法有明显提升，具有较强的鲁棒性和泛化能力，有望应用于先心病的临床筛查.     

基于数学形态学的遥感影像人工草地提取研究

以内蒙古自治区太仆寺旗为研究区,基于Landsat 8 OLI遥感影像,采用数学形态学方法构建了太仆寺旗人工草地提取模型.对内蒙古自治区太仆寺旗2013年8月23日的遥感影像进行了几何精校正、辐射定标、大气校正等预处理,并进行了归一化植被指数NDVI计算.在分析太仆寺旗人工草地几何特征的基础上,采用数学形态学方法对NDVI梯度图像进行了边缘检测,得到了边缘NDVI梯度图,并对其进行了二值化处理.基于圆环形结构元素构建了太仆寺旗人工草地提取模型,从NDVI梯度图的二值图像中提取了形状规则的圆形人工草地,并与太仆寺旗人工草地实际数目与面积进行了比较.结果表明,提取数目精度达到93.73%,提取面积精度达到92.16%,说明本文提出的基于遥感影像与数学形态学的人工草地提取模型,可有效地提取太仆寺旗的人工草地.     

基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

灰度阈值对图像分形特征参数提取的分析

表面形貌的分形维数作为表面形貌描述的特征参数与表面形貌灰度图像二值化转换阈值θ密切相关.在灰度图像的二值化转换过程中,合理选取的二值化转换阈值θ*应能够通过从考察对象中所提取的分形维数来较好地表征表面形貌的相关特征.从实例可看到:灰度图像的二值化转换阈值θ存在着极大值θmax和极小值θmin,当θ>θmax或θ<θmin时,从灰度图像二值化转换过程中所获取的计算分形维数的所有信息将会达到饱和状态.基于θmax和θmin,得到了合理选取的二值化转换阈值θ*的经验判据关系.     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

心音信号的测量与处理

本文阐述了心音信号的产生机制及成分,分析了心音信号的采集和预处理,最后对近年来心音信号的识别和分类进行了简要的说明。     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

心音身份识别综述

针对国内外研究心音身份识别系统的现状及技术成熟度的分析,阐述了心音与身份识别之间的相互关系,总结了构建心音身份识别系统所需要的心音采集设备、心音预处理技术、特征提取和模式匹配等关键技术,提出了心音身份识别系统发展的新思路及所面临的挑战.     

二值化误差扩散的编码算法

提出了基于误差扩散的二值化编码算法，此算法在进行二值化误差扩散的同时加入给定的编码，即用变化的阈值代替固定的阈值，使单纯的二值化算法具有嵌入编码的能力，并能有效地、可靠地嵌入和提取编码．经过对样图进行具体的算法实施，其嵌入编码都能被正确无误地提取出来．结果表明该算法是可行、有效的，具有很好的实用性．     

基于显著点的感兴趣区域提取及评价

为降低数据规模,提高图像处理的效率,针对感兴趣区域（ROD提取的问题,提出了一种基于显著点的ROI提取算法．利用视觉注意模型（VAM）得到显著图,聚类显著图二值化后提取到的显著点,同时将原图像二值化,并以聚类点作为种子点填充,提取原图像的二值化图轮廓后与原图像掩膜,得到图像的ROI．实验结果表明：该算法的总体效果良好,运算速度可与显著点的个数成线性关系．同时以眼动实验数据为参照进行分析与评价,该算法ROI漏分率至少降低50％,而误分率无明显增加．     

基于结构光投影的三维指纹特征提取方法

现有三维指纹特征提取均是将三维指纹转换为二维再提取指纹特征,一方面,造成的形变问题与现有的二维指纹数据库不可兼容;另一方面,三维重建和三维转换二维的过程计算量大且复杂。提出把三维指纹调制的二维变形条纹归一化基频模作为三维指纹特征的方法,该方法通过将正弦光栅条纹投射到三维指纹表面上得到被其调制的变形条纹,利用小波变换的时频特性滤波并提取该变形条纹的基频,最终将归一化基频模作为三维指纹的特征。实验仿真结果表明该特征具有较好的识别率,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于Zernike矩和双谱特征的新型干扰识别算法

为了有效应对频谱弥散干扰(SMSP)和切片组合干扰(CI),提出了一种利用Zernike矩和双谱分析的干扰识别方法。首先对雷达接收信号进行双谱分析,经过降维和归一化处理后,将三维双谱信息转化为二维特征信息,然后将得到的二维特征谱变为灰度图,运用数字图像处理技术对灰度图进行一系列的预处理后,利用Zernike矩特征提取图像的形状特征进行识别。仿真实验证明该方法具有较好的识别率,特别是受信噪比影响较少,且在低信噪比下识别率仍能达到90%。通过与文献[4~6]比较表明,该算法识别效果最好,进一步说明了采用该算法在雷达干扰信号识别领域中的可行性。