基于MFCC的心音信号特征提取及识别研究

• 作者: 刘翔 孙静 王威廉 赵洋
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 心音信号 包络提取 Mel频率倒谱特征参数 高斯混合模型 信号识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TN274+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1700986

摘要

研究心音信号的特征提取,对不同病理性心音信号进行分类,为心脏病临床诊断提供可靠参考.对心音信号进行去噪、包络提取、分段定位等预处理后,采用语音信号中的Mel频率倒谱特征参数来提取心音信号的特征参数,最后利用在生物识别中广泛应用的高斯混合模型来进行病理性心音信号的训练识别.从采集到的心音信号库中筛选出250例信号质量较好的心音信号进行训练识别,准确率达到79.2％.通过Mel频率倒谱特征参数对心音信号特征参数进行提取和高斯混合模型对其进行训练识别,具有较好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王威廉		56	418	12.0	18.0
2	孙静		17	82	5.0	8.0
3	刘翔		4	2	1.0	1.0
4	赵洋		1	0	0.0	0.0