基于高斯混合模型的心音信号识别

• 作者: 于雷 安玲玲
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 心音信号 分类模型 信号分帧 提取特征 线性预测倒谱系数
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1096-1102
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.05.29

摘要

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。