【摘 要】
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针对心音身份识别过程中心音特征提取的难点,提出了一种以第一心音(S1)和第二心音(S2)共振峰频率作为特征的心音分类识别方法。对原始心音通过小波变换进行去噪处理;基于归一
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针对心音身份识别过程中心音特征提取的难点,提出了一种以第一心音(S1)和第二心音(S2)共振峰频率作为特征的心音分类识别方法。对原始心音通过小波变换进行去噪处理;基于归一化平均香农能量的分段算法对心音信号分段获得S1和S2的时域波形;采用线性预测编码(LPC)的方法分别提取S1和S2的共振峰频率;结合S1和S2共振峰频率构成心音的特征向量,并采用支持向量机(SVM)的分类方法对心音的特征向量进行分类识别。实验结果显示,S1和S2共振峰频率能够很好地表征心音信号的稳定性和唯一性,以S1和S2共振峰频率作为心音特征进行分类识别具有非常高的识别精度,这为基于心音特征的身份识别技术以及心脏疾病诊断方法提供了可靠的理论基础。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技