基于自相关函数的心音周期提取和识别

• 作者: 吴云飞 周煜 沈竹青 陈天浩
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 医学
• 关键词: 心音 自相关函数 周期提取 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 2068-2073
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.10.038

摘要

论文提出一种对单个心音周期进行快速定位并分析的方法.首先对心音信号进行削波,通过短时自相关函数,实现对心音周期的定位;然后利用短时平均能量,小波包分解等时频分析手段对心音特征参数提取并运用概率神经网络进行分类.结果表明,该方法可以对17种不同心音进行有效分类;与常见方法比,不仅减少了运算过程,而且可以实现对含有额外心音的复杂心音信号进行判断和识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴云飞	宿迁学院信息工程学院	2	7	1.0	2.0
2	周煜	宿迁学院信息工程学院	1	6	1.0	1.0
3	陈天浩	宿迁学院信息工程学院	1	6	1.0	1.0
4	沈竹青	宿迁学院信息工程学院	1	6	1.0	1.0