基于语谱图的改进型LBP肺音识别

• 作者: 吴颜生 曹春雷 柴宗谦 梁士利 王双维
• 来源期刊: 东北师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 肺音识别 语谱图 改进型LBP算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 2967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2019.01.014

摘要

为了准确区分各种肺音信号,获得更理想的肺音识别效果,提出了一种基于语谱图的改进型LBP肺音识别方法.首先通过短时傅里叶变换将肺音信号转化为灰度语谱图;其次利用改进后LBP算法计算语谱图的局部纹理关系,将局部二值模式特征进行级联构成特征向量;最后利用支持向量机对正常肺音和三类异常肺音信号进行识别分类.结果表明,该方法对不同肺音信号的识别率可达92.59％,为肺部疾病的医疗诊断提供了新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王双维	东北师范大学物理学院	54	219	8.0	12.0
2	梁士利	东北师范大学物理学院	16	26	3.0	4.0
3	曹春雷	东北师范大学物理学院	2	0	0.0	0.0
4	吴颜生	东北师范大学物理学院	2	0	0.0	0.0
5	柴宗谦	东北师范大学物理学院	2	0	0.0	0.0