基于DHMM的低心率变异性心音的分割方法

针对现有心音定位分割方法精度有限的难题,提出了一种对心率变异性较低的信号建模分割方法。首先,通过集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）使用有效的本征模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量来表征心音信号,提高心音信号的可分析性;然后,通过基础心音与非基础心音间的高斯约束关系建立高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）;接着,优化隐马尔可夫模型（Hidden Markov model, HMM）并建立基于时间相关性的隐马尔可夫模型（Duration-dependent hidden Markov model,DHMM）,更简洁地描述分割模型,降低算法复杂度;最后,通过时域特征区分出s₁,收缩期,s₂和舒张期。将本文算法与经典Hilbert算法和逻辑回归的隐半马尔科夫模型（Logistic regression hidden semi-Markov model,LRHSMM）算法进行了对比,实验结果表明,本文算法的检出正确率和运算耗时等评价指标更优。     

水泥基大掺量粉煤灰、氟石膏干粉抹面砂浆的研制

用水泥、粉煤灰和氟石膏配制的胶凝材料（CBFF）,干粉抹面砂浆具有体积安定性好、水硬性和干缩小的特点。随甲基纤维素醚掺量的增加,该砂浆的沉入量先增加后减小,保水性不断变好。在该砂浆中单独加入木质纤维素,随掺量的增加,砂浆和易性不受影响,但砂浆的强度缓慢减小。     

心音信号MFCC特征向量提取方法的优化

为了提高利用梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）特征向量进行心音信号分类的准确率，本文提出以一种基于独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）及权值优化的MFCC特征向量优化方法。首先，通过消除趋势项、降噪、提取心动周期与基础心音分割等步骤对心音信号预处理；接着，对提取的基础心音信号做Mel频谱变换及倒谱分析提取MFCC特征向量，其中用ICA替代离散余弦变换去除分量间高阶量的相关性，同时采用相关系数为权值优化整体混合矩阵；最后，采用F比衡量特征向量贡献率，并以其为权值优化各维特征向量。通过提取MFCC特征向量采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的分类器识别第一心音及第二心音，并与人工标注心音状态集进行对比。实验结果表明，基于ICA及权值优化的MFCC特征向量在SVM分类器中识别率得到了有效的提升，且优化算法具备一定抗噪性能。      

基于自适应阈值的心音分段方法仿真研究

针对心音信号频率低、易受干扰并含有大量杂音的特点,提出了一种心音分段新方法。首先,采用dB6小波进行5层小波分解做心音信号降噪处理;然后,采用了一种提取降噪后心音信号连续平均能量包络的方法;最后,根据连续平均能量包络及自相关函数提出了一种自适应阈值心音分段方法。仿真结果表明,该方法所提取的心音信号包络特征更稳健,提出的分段算法与基于短时能熵比法和短时自相关函数法等心音分段算法相比,本文所提算法分段准确度更高。