【摘 要】
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心音能有效地反应心脏尤其是瓣膜活动状况，研究基于心音的心脏病决策系统具有重大意义。心音分段是建立心音决策系统的基础和前提，其目的是定位心音的主要成份，为特征提取与模式
【机 构】
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清华大学生物医学工程系,清华大学深圳研究生院生物医学工程中心,北京大学人民医院心内科
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心音能有效地反应心脏尤其是瓣膜活动状况，研究基于心音的心脏病决策系统具有重大意义。心音分段是建立心音决策系统的基础和前提，其目的是定位心音的主要成份，为特征提取与模式识别提供定位基准。本文通过使用双门限、迭代等方法，改进了基于信号能量的分段算法，并首次引入短时过零率以更准确地定位分段边界。实验结果表明，该算法对正常心音及常见异常心音分段效果良好。
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