【摘 要】
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目的 为解决先天性心脏病或风湿性心脏病异常心音分辨问题,应用离散小波频带能量对异常心音分类算法进行研究.方法 采集22人的正常心音和116人的异常心音,对心音信号做离散小
【机 构】
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西华大学电气与电子信息学院,四川成都,610039;国网四川省电力公司电力科学研究院,四川成都,610072
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目的 为解决先天性心脏病或风湿性心脏病异常心音分辨问题,应用离散小波频带能量对异常心音分类算法进行研究.方法 采集22人的正常心音和116人的异常心音,对心音信号做离散小波变换,根据病理性心杂音在频域内的分布范围划分5层频带,计算得到各层频带的能量占比,根据单因素方差分析方法,提出了基于小波能量谱的心音分类指标.结果 对正常心音和异常心音的4个听诊区域进行了分类,最优分类准确率为92％.区分动脉导管未闭和其余异常心音的最优分类准确率为81.9％.结论 基于小波能量谱的心音分类算法无需对心音信号进行分割,提取特征值少,可准确有效地对心音信号进行分类,相较于传统的心音听诊,算法的引入能够在异常心音临床诊断中提供参考数据.
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