原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
应用高阶累积量方法,从肺音信号辨识肺胸系统的ARMA模型参数.分别在肺胸系统正常和异常的情况下,对肺泡呼吸音、哮呜音和喘呜音进行了分析.实验结果表明,高阶累积量能够很好地抑制高斯噪声,并能提取由于肺部机能异常引起的肺胸系统声传递函数的变化,对肺胸系统自动分类、识别和肺部疾病的快速诊断具有重要价值.
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文献信息
篇名 肺音信号非高斯ARMA模型及双谱研究
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 肺音 高阶累积量 非高斯ARMA模型 双谱
年,卷(期) 2001,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 355-359
页数 5页 分类号 R318.04
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2001.04.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万明习 西安交通大学电子与信息工程学院 100 734 16.0 21.0
2 王素品 西安交通大学电子与信息工程学院 36 262 10.0 15.0
3 牛海军 西安交通大学电子与信息工程学院 7 94 5.0 7.0
4 赵守国 西安交通大学电子与信息工程学院 11 125 4.0 11.0
5 邹原 西安交通大学电子与信息工程学院 8 29 2.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
肺音
高阶累积量
非高斯ARMA模型
双谱
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导