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摘要:
心音信号和肺音信号在时频域上的混叠会影响听诊效果,而传统基于非负矩阵分解(NMF)的心肺音分离方法在获取参考信号过程中没有利用心音和肺音的标签信息,使得分离精度受限.为此,在NMF的基础上引入标签约束,提出一种心肺音分离方法.将心肺音特有的频率特性以标签形式加入到心肺音分离算法中,经NMF分解得到心音和肺音的参考信号.在此基础上,通过分析参考信号和原始信号的相关性完成聚类,采用时频掩码实现心肺音信号分离.实验结果表明,与传统NMF方法和带通滤波法相比,该方法获得的信噪比和相关系数较高,且能对真实心肺音混合信号进行有效分离.
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文献信息
篇名 带标签约束的心肺音分离方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 心肺音分离 盲源分离 非负矩阵分解 聚类 标签约束
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 开发研究与工程应用
研究方向 页码范围 314-320
页数 7页 分类号 TP391
字数 5744字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0053216
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 杨祖元 广东工业大学自动化学院 3 7 2.0 2.0
2 王海平 广东工业大学自动化学院 3 2 1.0 1.0
3 朱俊霖 广东工业大学自动化学院 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
心肺音分离
盲源分离
非负矩阵分解
聚类
标签约束
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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