【摘 要】
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心音信号识别对心血管疾病的诊断有着重要作用,为实现计算机辅助心音识别,给临床医生提供帮助,文中讨论了一种基于S变换和局部奇异值分解的心音信号识别方法。首先通过S变换得到心音信号的时频模矩阵,然后对该模矩阵进行分块并进行奇异值分解,得到各分块矩阵的最大奇异值,由这些局部奇异值得到局部奇异熵作为心音时频特征,最后用K最近邻算法实现心音识别。实验结果表明,该算法可以实现对不同类别心音的有效识别。
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心音信号识别对心血管疾病的诊断有着重要作用,为实现计算机辅助心音识别,给临床医生提供帮助,文中讨论了一种基于S变换和局部奇异值分解的心音信号识别方法。首先通过S变换得到心音信号的时频模矩阵,然后对该模矩阵进行分块并进行奇异值分解,得到各分块矩阵的最大奇异值,由这些局部奇异值得到局部奇异熵作为心音时频特征,最后用K最近邻算法实现心音识别。实验结果表明,该算法可以实现对不同类别心音的有效识别。
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