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小波包与混沌集成的心音特征提取及分类识别
引用本文:郭兴明,丁晓蓉,钟丽莎,雷鸣,翁渐.小波包与混沌集成的心音特征提取及分类识别[J].仪器仪表学报,2012,33(9):1938-1944.
作者姓名:郭兴明  丁晓蓉  钟丽莎  雷鸣  翁渐
作者单位:1. 重庆大学生物工程学院 重庆400044
2. 泸州医学院 泸州646000
基金项目:国家自然科学基金,中央高校基本科研业务费资助,重庆市新型医疗器械重大科技专项
摘    要:针对心脏疾病诊断过程中心音识别的难点,提出了一种结合小波包分析及混沌的特征提取的心音识别方法。首先分析统计了心音信号的小波包能量特征,然后选取小波包分解中能表征心音信号特征的分量进行混沌分析,计算了最大Lyapunov指数和关联维数;最后以这些参数构成特征矢量作为支持向量机的输入,对临床采集到的65例正常及有心脏疾病的心音信号进行识别分类。结果表明,结合小波包分析和混沌的特征参量,较传统的分类识别方法具有更高的识别精度,说明非线性混沌特征能够较有效地表征心音信号的特征,为下一步临床心脏疾病的更准确诊断奠定了基础。

关 键 词:心音信号  小波包  混沌理论  能量特征  分类

Heart sound feature extraction and classification based on integration of wavelet packet analysis and chaos theory
Guo Xingming , Ding Xiaorong , Zhong Lisha , Lei Ming , Weng Jian.Heart sound feature extraction and classification based on integration of wavelet packet analysis and chaos theory[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2012,33(9):1938-1944.
Authors:Guo Xingming  Ding Xiaorong  Zhong Lisha  Lei Ming  Weng Jian
Affiliation:1(1 College of Bioengineering,Chongqing University,Chongqing 400044,China;2 Luzhou Medical College,Luzhou 646000,China)
Abstract:
Keywords:
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