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1.
小波阈值去噪方法可以消除心音信号中的噪声,但其缺乏平移不变性,可能在信号的奇异点附近产生人为的振荡现象,即Pesudo-Gibbs现象,影响去噪效果。采用平移不变(Translation Invariance,TI)小波阈值去噪的方法对心音信号进行去噪,通过对信号序列平移来改变奇异点在整段信号的位置,以降低或消除振荡。对信号采用平移不变小波去噪之前,先通过消除趋势项来降低信号采集过程中引入的干扰。实验结果表明,该方法消除了人为振荡现象,在保留心音信号主要特征的前提下,信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)均得到明显改善。  相似文献   
2.
针对心音信号非线性的特点,提出噪声水平自适应估计的局部投影与离散小波阈值相结合的去噪方法,该算法既能得到精确的重构信号又能保留微弱信号的有效特征。Lorenz序列数值仿真结果表明,该方法可以有效地抑制噪声,其信噪比和均方误差均优于局部投影去噪和离散小波阈值去噪;对比不同算法去噪前后信号的最大Lyapunov指数,得出该方法能很好地保留原始信号的非线性特征。对实测心音信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。  相似文献   
3.
针对心音信号非线性、非平稳的特性,提出一种基于经验模式分解(EMD)和关联维数的心音特征提取方法.首先通过EMD方法将心音信号分解成若干个固有模态函数(IMF),并利用互相关系数准则对IMF进行筛选,结合G-P算法对主IMF(IMF1~IMF4)分量分别求其关联维数,以此作为神经网络的输入向量,实现了对正常心音信号和病理心音信号的分类识别.对于重构相空间中的两个重要参数时间延迟τ和关联维数m,分别采用互信息函数法和用Cao算法确定.对临床采集的心音数据按该方法进行测试,结果表明,该方法能有效地识别心音.  相似文献   
4.
听诊器是一种重要的心肺音诊断工具,随着数字信息技术的发展,听诊器正向着数字化、智能化的方向发展。通过对电子听诊器专利的分析,了解电子听诊器的发展路径和主要专利申请的分布,为我国电子听诊器的专利申请提供一些建议。  相似文献   
5.
本文是介绍华数HSR-JR 608工业机器人自动搬运的控制原理与设计思路,将华数HSR-JR 608工业机器人与三菱FX2N-32MR-D PLC结合,设计自动化生产线的应用解决方案,对外围设备的选择及PLC程序的编写设计,该工作站具有简便操作、安全、稳定等特点,在自动化行业中节约人力资源,减少人工的工作强度,保证生产线顺利安全的运营。  相似文献   
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