【摘 要】
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心音信号是一种重要的人体生理信号,蕴含大量生理、病理信息。根据心音的特性提出了一种基于概率分布的符号熵算法,该算法突破传统均匀符号化的线性约束,一方面在第一心音幅
【机 构】
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南京邮电大学电子科学与工程学院,江苏省射频集成与微组装工程实验室,拉夫堡大学
【基金项目】
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国家自然科学基金（61271334,61373065）资助项目
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心音信号是一种重要的人体生理信号,蕴含大量生理、病理信息。根据心音的特性提出了一种基于概率分布的符号熵算法,该算法突破传统均匀符号化的线性约束,一方面在第一心音幅值分布密集区域分配较多的符号,在稀疏区域分配较少的符号,减小数据冗余;另一方面在符号化过程中采用自适应方法决定符号集的大小,使得符号熵对心音数据的变化更加敏感,能够快速、灵敏捕捉心音信号中的非线性异常状态。由此不但可消除非平稳突变干扰和序列概率分布对熵值的影响,还能够自适应符号化。仿真实验结果表明,该算法具有显著的可行性和有效性,并且为心衰的无损
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