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.     

时频表达在心音研究中的应用

心音是一种非平稳信号,用时频分析方法可以获得这种信号的一些重要的特征,为此提出了不同时频表达在心音研究中的几个性能指标：频谱的聚集度,时间包络的覆盖率、均方误差和规则性.基于这些指标比较了心音信号的短时傅立叶变换、连续小波变换、S变换、Wigner-Ville分布等时频表达的性能,并给出了具体应用的例子．     

航道多载波的通信时延与多普勒频移联合估计

针对海上航道立体监测系统中水声信道高斯噪声和对称α稳定(SαS,Symmetric α Stable) 脉冲噪声干扰的复杂环境,以基带OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplering）水声通信系统的发射信号作为研究对象,提出了一种基于分数低阶循环模糊函数的多循环频率时延与多普勒频移联合估计算法．该方法将分数低阶矩与循环平稳特性相结合,能够在SαS脉冲噪声条件下检测信号的循环平稳特性．仿真结果表明:在脉冲噪声和干扰环境中该算法均能稳定工作,估计性能优于基于二阶循环模糊函数．     

心音自动分段算法及两种时频分析方法的对比

本文提出了一种不借助参考信号的定位方法实现心音信号的定位分段算法,首先使用归一化香农能量算法得到心音信号的包络图,然后通过包络和心音自身特性进行定位,S1的终止点、S2的起始点与终止点是依据心音周期的长度来计算,具有良好的自适应性,正常人的识别准确率较高,能达到93.6%,而异常人的稍微低一些,在89%左右。应用了STFT、Choi-Williams分布这两种时频分析法来对比正常和异常人的心音信号之间的差别,从时频等高线图来区分正常和异常信号的直观性说,Choi-Williams分布优于STFT分布。     

基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法

针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参数进行寻优.首先,基于故障轴承振动特点建立信号模型,然后用PSO算法对包络谱故障特征比(FFR)进行最大化处理,将得到的最优滤波器长度参数输入到CYCBD方法中,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率.最后,将提出的方法应用于实测信号中,与传统包络谱分析相比提高了故障特征提取的效率和准确性,从而验证了该方法的有效性.     

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.     

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。     

基于变值逻辑与深度学习模型的心音分类研究

针对目前心音分析算法识别率不够高的问题,提出了一种基于变值逻辑模型的先心病心音分类算法.首先,对心音信号进行预处理,去除非病理性噪声并提取心音包络;然后,对心音信号的包络数据进行变值逻辑运算,对包络数据进行标记将其转换为伪DNA序列,并转换为可视化分析的测度数据;最后,使用Inception_Resnet_v2等深度学习模型对常见先心病心音信号进行多分类测试,并与其它已有的算法进行对比.研究所用的正常和异常心音样本共1 000例,其中在测试集上进行多分类的平均准确率为0.931.实验结果表明,该算法优于目前已有的几种算法,有望用于先心病初诊的机器辅助诊断.     

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.     

α稳定分布下基于SSCA算法的低阶循环谱算法

在α稳定分布下结合共变理论、循环平稳理论和分数低阶矩(FLOM)等理论,提出基于SSCA的低阶循环谱算法,分析了该算法中存在的循环泄露,并对调幅信号做实验仿真。结果表明在α稳定分布下二阶循环平稳信号的低阶循环谱密度和在高斯模型下的循环谱结构是一致的,但基于α稳定分布假定所设计的信号处理算法对信号噪声特性不确定情况具有较好的韧性和抗脉冲噪声性能。最后利用低阶循环谱提取了调制信号的特征参数,为复杂背景下的调制识别或者盲分离提供新的途径。     

基于小波域多尺度积的心音去噪方法

介绍了一种新的心音去噪方法,利用小波域多尺度积的方法定位第1、第2心音在各个心音周期的位置,并利用其持续时间估计有用信号及噪声,达到去噪的效果,避免了通过ECG-Gating在时域提取噪声时的误差.比较信号在处理前后各个频段的频谱变化,结果表明,该方法不仅在效果上比已有方法更好,在计算上也更为便利.     

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。     

基于高斯混合模型的心音信号识别

为了准确区别各种心音信号, 获得更理想的心音识别效果, 提出一种基于高斯混合模型(GMM)的心音信号识别模型. 首先采用小波变换对原始心音信号进行去噪处理, 消除噪声对心音信号特征提取的干扰; 然后对心音信号进行特征提取, 并采用高斯模型构建心音信号分类和识别模型; 最后采用心音信号数据对模型的性能进行验证. 结果表明, 该模型的心音信号平均识别率超过95%, 且心音信号识别结果优于其他模型.     

认知无线电频谱感知技术研究

对基于发射机检测的频谱感知方法进行了分析,比较了能量检测和基于循环平稳信号检测两种方法,并对这两种检测方法进行了公式推导,给出了实现过程;对能量检测进行了误检测概率分析,得出信道噪声的不确定性将严重影响检测有效性的结论;通过对信号正确检测概率的仿真,验证了基于循环平稳信号的检测门限不是基于噪声能量,而是基于信号的统计分布特性.     

基于均值漂移的舌体分割算法

本文针对舌体图像的特点,提出了一种基于均值漂移的舌体图像分割算法。该算法首先对输入图像进行平滑,可有效消除舌苔裂纹和色块噪声对舌体分割的干扰,然后根据空域和值域的邻近性原则进行聚类,根据聚类结果对舌体图像进行分割。实验结果表明,对不同的舌体图像进行分割,分割结果符合中医医师的诊断要求,对有噪声的图像,该方法也可较好地实现舌体分割。     

振动压路机施工噪声的传播规律及控制对策

为了治理振动压路机施工时的噪声污染，对两种型号振动压路机施工时的噪声进行了现场测试，对试验数据进行了统计分析，并与采取隔声屏后的噪声数据进行了对比研究，得出振动压路机施工时噪声随距离变化的衰减规律。结果表明，利用隔声屏降低噪声效果明显，在距噪声源7．5m处就达到了国家噪声限制标准70dB。     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

基于LabVIEW的心音身份识别系统

文中以LabVIEW 2012为开发平台,设计、实现了一种心音身份识别系统.该系统包括心音采集、数据处理和身份识别3个主要模块.心音采集模块利用自制传感器采集心音并去噪;数据处理模块完成心音特征提取和建立心音特征数据库;身份识别模块采用两种算法对心音特征数据进行分类识别,并使用决策层融合算法提高识别率.文中根据心音信号s1、s2的频谱特性和虚拟仪器的特点,提出了一种低频加强型梅尔倒谱系数和频域分段相关系数的特征提取算法,重点分析了基于矢量化欧式距离和最小相关距离分类识别方法.实际应用的结果证明该系统界面友好、操作方便、运算速度快、辨识效率高,具有一定的推广应用价值.