【摘 要】
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目的 为便捷有效地识别肥心病心音与正常心音,针对心音信号研究基于WER-PCA的肥心病心杂音特征提取算法.方法 采集168例正常心音信号和194例肥心痛心音信号,应用小波变换获得
【机 构】
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西华大学电气与电子信息学院,四川成都,610039
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目的 为便捷有效地识别肥心病心音与正常心音,针对心音信号研究基于WER-PCA的肥心病心杂音特征提取算法.方法 采集168例正常心音信号和194例肥心痛心音信号,应用小波变换获得10维重构信号,应用主成分分析筛选出肥心痛心杂音频段对应的小波分解特定层,提取心杂音频段的能量百分比,将其与正常心音的差异度相组合作为肥心病心音特征.结果 对比正常心音与肥心病心音主成分构成元素,筛选出肥心病心杂音频带范围为86.15～689.05 Hz;对正常心音和肥心痛心音进行识别,差异度结合能量的识别特征,其最优识别正确率为95.3％.结论 该算法能有效提取肥心病心杂音特征以识别肥心痛.
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