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摘要:
咳嗽是众多呼吸道疾病中常见的重要病症之一,具有极其重要的临床信息.本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)和Teager能量算子的咳嗽音识别特征,与传统方法提取的美尔倒谱参数相比,EMD方法的特征参数在个数上有大幅度的下降.试验证明,EMD方法的特征参数在高信噪比环境下的咳嗽音榆测中是行之有效的.
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文献信息
篇名 经验模态分解在咳嗽音检测中的应用
来源期刊 北京生物医学工程 学科 医学
关键词 经验模态分解 本征模态函数 咳嗽音 Teager能量算子
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 238-240,299
页数 4页 分类号 R318.04
字数 2752字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3208.2008.03.004
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 陈荣昌 广州医学院呼吸研究所 109 779 14.0 22.0
2 钟南山 广州医学院呼吸研究所 215 3203 28.0 48.0
3 杜明辉 华南理工大学电子与信息学院 100 969 16.0 26.0
4 赖克方 广州医学院呼吸研究所 38 1354 15.0 36.0
5 陈如冲 广州医学院呼吸研究所 18 738 10.0 18.0
6 胡维平 华南理工大学电子与信息学院 4 151 4.0 4.0
7 钟思军 华南理工大学电子与信息学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
经验模态分解
本征模态函数
咳嗽音
Teager能量算子
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
北京生物医学工程
双月刊
1002-3208
11-2261/R
16开
北京安定门外安贞医院
1981
chi
出版文献量(篇)
2829
总下载数(次)
13
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导