基于小波能量谱的先天或风湿性心脏病异常心音分类算法研究
曾文入1
王维博1
王彬蓉1
房玉1
郑永康2
1.西华大学电气与电子信息学院,四川成都6100392.国网四川省电力公司电力科学研究院,四川成都610072
摘要：目的 为解决先天性心脏病或风湿性心脏病异常心音分辨问题,应用离散小波频带能量对异常心音分类算法进行研究.方法 采集22人的正常心音和116人的异常心音,对心音信号做离散小波变换,根据病理性心杂音在频域内的分布范围划分5层频带,计算得到各层频带的能量占比,根据单因素方差分析方法,提出了基于小波能量谱的心音分类指标.结果 对正常心音和异常心音的4个听诊区域进行了分类,最优分类准确率为92％.区分动脉导管未闭和其余异常心音的最优分类准确率为81.9％.结论 基于小波能量谱的心音分类算法无需对心音信号进行分割,提取特征值少,可准确有效地对心音信号进行分类,相较于传统的心音听诊,算法的引入能够在异常心音临床诊断中提供参考数据.
关键词：离散小波变换频带能量心音指标心音分类
分类号：TN911.72(通信)
资助基金：国家自然科学基金(61571371)广东省自然科学基金(2015A030313853)西华大学大健康管理促进中心开放课题(DJKG2019-005)创新基金(ycjj2018082)创新基金(ycjj2019054)
论文发表日期：2020-04-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 159-165 )
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