基于高阶统计量的心音信号分析

对高阶统计量方法应用于心音信号分析进行了研究。建立了心音信号的AR双谱模型,获得了心音的双谱幅度图,并采用模型参数作为特征参量对心音信号进行了二类模式识别。实验结果表明,高阶统计量在心音信号分析和处理中具有较大的应用潜力。     

涡街流量计信号的高阶统计量特征

涡街信号的正确分析和有效处理是实现涡街流量计准确测量的先决条件之一.为研究涡街信号的非高斯性,提出了一种基于高阶统计量方法的涡街流量计信号分析的新方法.通过对涡街管壁差压信号的双谱分析,提取了不同流量下信号的非高斯特征.以信号的双谱幅度最大值作为特征参数,对不同流量下涡街信号偏离高斯分布的程度进行了定量估计.实验结果表明:涡街信号的非高斯性随着流量的增大而不断增加.这一研究结果为深入理解涡街现象、进一步优化涡街流量计的设计提供了有力的参考.     

高阶统计量在系统理论中的应用

高阶统计量是研究非高斯过程、非最小相位系统和非线性系统的有力工具,近年来引起了国内外学者的普遍关注.本文就高阶统计量在系统理论中的应用现状进行简要的综述.     

高阶统计量在运动目标检测中的研究

采用基于视频技术的静态背景提取算法,利用二维图像的高阶统计量的固有特性,通过若干个连续或者不连续的图像帧,从含有运动目标的图像中提取出静态背景,最后将后续图像帧和已提取出的静态背景帧进行差分,实现运动目标的提取.本文方法和传统的帧差分方法相比,具有更好的抗环境噪声和自适应性.通过实验验证了本文算法的有效性.     

基于高阶统计量的心音特征提取与分类研究

心脏听诊是先心病初诊的主要手段,由此可见心音含有重要的诊断信息.研究利用高阶统计量的ARMA模型直接提取先心病心音信号的特征,利用K近邻,决策树,贝叶斯分类器对其进行分类识别,并与用梅尔对数系数提取特征的方法进行了对比.实验测试结果为灵敏度0.88,特异度0.83,准确度0.855,优于其它算法.上述算法还省去了一般预...     

基于高阶统计量的压缩宽带频谱盲检测方法

针对认知无线网络中宽带频谱感知受到高速模数转换器(ADC)器件的技术限制,利用压缩感知理论(CS),采用压缩信号处理技术,直接对压缩观测数据进行分析,推导出宽带频谱检测的高阶判决统计量的概率分布特性,并在此基础上提出了一种基于高阶统计量的压缩宽带频谱盲检测算法(HOS-CWSBD).该算法无需任何有关主用户(PU)信号的先验知识、也无需事先重构出原信号就能实现宽带频谱检测.理论分析和仿真结果均表明,与传统的基于压缩感知理论且需要信号重构的压缩频谱感知算法以及基于Nyquist采样数据的非压缩宽带频谱感知算法相比,该算法具有计算复杂度低、感知性能稳定等优点.     

基于滤波攻击的高阶统计量隐写分析新方法

提出一种在小波域中基于滤波攻击的有效的隐写分析方法,首先对待测图像进行滤波攻击,依次在原图和滤波后图像的小波域中计算各自的特征统计量;然后将两者之差作为本文所用的特征统计量,共构造了45维的特征向量;最后采用判别对待测图像进行训练分类并与Farid的方法进行比较,获得了很好的效果.     

基于HKY06C传感器的心音信号检测与实现

根据人体心音信号噪声强、信号弱、随机性强,容易受到外界干扰的特点,设计了基于HKY06C新型传感器的心音检测系统,实现了对微弱心音信号的数据采集以及心音图的实时显示与保存,通过对不同个体的实测表明,该检测系统可以满足对人体心音信号的检测要求,通过心音图可以清晰的分辨出各种心音成分.     

基于DSP的数字心音信号检测系统设计

分析了心音信号的产生机理、信号成分及心音的临床诊断价值。根据人体心音信号噪声强、信号弱、随机性强、容易受到外界干扰等特点,设计了基于DSP的心音信号数字检测系统,该系统由心音传感器、放大电路、滤波电路、A/D转换和DSP等部分组成;使用该系统先后在多家医院进行了临床心音信号采集,300多例心音样本采集实验表明,本系统可实现对微弱心音数据的实时采集、放大与有效滤波,采集系统可以满足对心音信号的检测要求。     

心音信号的测量与处理

阐述了心音信号的产生机制及成分,分析了心音信号的采集和预处理,最后对近年来心音信号的识别和分类进行了简要的说明。