基于Android的心音身份识别系统研究

心音信号蕴含了丰富的个体特征,心音信号的唯一性、不易伪造、易采集性决定了心音信号可以用于生物特征识别领域。该文基于安卓系统开发了一种利用心音进行身份识别的新型身份识别系统。识别算法基于MEL频率倒谱系数和矢量量化算法。该系统利用心音信号实现了用户注册,身份辨识等功能,可以准确高效地实现用户的身份识别。     

基于射频识别的心音身份认证系统研究

心音信号是人体最重要的生理信号之一,在不同的人身上有着不同的特征并且具有较高的稳定性,可以作为生物认证技术的认证特征.该文在GMM动态阈值算法基础上,开发了一种基于射频识别的心音身份认证系统,实现了用户身份注册、身份认证功能.     

基于心音信号谱分析的身份特征提取算法

该文针对心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,也是一种很好的用于身份识别的认证方法。该文提出了一种基于心音信号谱分析的身份特征提取算法。首先对心音信号进行消噪预处理,然后利用Welch方法分析了心音信号的谱特征,采用欧式距离作为匹配算法完成身份识别。最后,利用30个不同测试者心音数据对该方法的识别效果进行了测试,识别的错误率为0,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于希尔伯特振动分解的心音身份识别算法

心音信号是典型的非平稳信号,该文提出了基于希尔伯特振动分解的心音信号分析方法.将心音信号分解为一组自适应谐波分量作为特征参数进行身份识别.对码本大小为60的心音数据库进行实验,结果识别率到达93.3％,证明了这个方法的有效性.     

基于Teager-Huang边界谱的心音身份确认

心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制,为此该文提出了基于Teager边界谱和矢量量化的心音身份确认算法。实验表明,该算法取得很好的识别效果,正确识别率达到96．6％,等错误率仅为5．1％。     

基于智能家居控制的嵌入式语音识别系统

通过分析嵌入式语音识别技术和智能家居控制的原理,设计了基于智能家居控制的一种非特定人孤立词的语音识别系统.该系统由ARM 11处理器和WM9713语音处理等核心芯片组成,采用WinCE操作系统.测试表明,嵌入式语音识别系统具有较高的识别率、实时性和易于实现的特点.该识别系统为智能家居提供方便、准确的设计方案,有广泛的市场前景.     

基于DWTMFC特征参数提取的心音身份识别

心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,是一种很好的用于身份识别的方法,而在基于心音识别的系统中,提取反映用户个性特征的参数是关键问题之一.该文将Mel倒频系数的提取方法中的Mel滤波器组用小波变换后的信号频谱拼接来替代,以此提取了新的参数DWTMFC,并用矢量量化模型进行验证.实验结果表明DWTMFC参数的性能在矢量...     

基于嵌入式系统的特定说话人语音识别系统的实现

语音识别是实现人机通信的一种重要技术手段.本文基于Samsung公司开发的B lues芯片,应用隐马尔可夫模型(HMM)理论和方法,完成了针对特定人、小词汇量嵌入式语音识别系统开发.文章介绍了语音识别过程的各个环节及其实现方法.     

心音信号分析方法及应用性研究

阐述了心音信号的产生机理、组成成分以及人体微弱心音信号检测的关键技术,介绍了心音信号处理技术在心血管疾病无创诊断中的意义,结合应用分析了经典心音信号谱分析方法的局限性,对现代心音分析中的常用的时频分析方法的特点进行了探讨,并展望了心音信号识别技术的应用与发展前景.     

心音信号分析方法及其进展

指出心音信号分析对于心血管疾病的诊断具有重要的意义,并对心音信号的主要基本方法及发展趋势作一个综合的介绍     

基于智能听诊器的心音信号采集与处理

基于智能听诊器,研究了心音信号采集与处理的新方法.心音采集部分包括传统的听诊头、耳机、微型麦克风及IC录音机.通过USB接口将采集的数据传输到计算机,并通过单自由度分析模型提取心音特征波形,计算心音特征值参数[T1,T2,T11,T12],它们是心音特征波形与阈值THV之间形成的交叉点所确定的时间间隔,与第一心音和第二心音有关,可用来判别正常或异常心音.文中通过采集大量的临床心音数据对正常/异常心音案例进行解析,验证了心音特征波形法在心音自动解析中的有效性.     

嵌入式系统及其调试手段的研究

简要地叙述了嵌入式系统的发展现状以及智能控制在嵌入式系统中的应用,并在此基础上着重讨论了嵌入式系统开发、支撑环境,虚拟系统集成技术在构造嵌入式系统开发环境中的应用,介绍了几种虚拟验证方法．     

心音采集分析系统设计

设计一种用于检测心功能的家用心音采集分析系统。该系统由心音采集板和分析软件组成。心音采集板由心音传感器和信号处理模块组成,能够采集心音信号并通过USB接口将心音数据发送至上位机进行分析。分析软件以Microsoft Visual C＋＋为开发平台,用于心音的采集和正常、异常心音的识别,并以易于理解的图形给出诊断结果。通过使用正常和异常的心音数据对系统进行验证,其结果证明该系统可采集并识别正常和异常心音。该系统经过进一步发展将可以真正成为一种家用心功能检测设备。     

心音特征波形法的研究及临床验证

为快速、准确地判断心音的正常与否,本文提出一种心音特征波形法,通过建立单自由度分析模型提取心音特征波形,计算出心音特征参数来判别正常与异常的心音。文中通过对心脏病患者术前/术后的心音案例进行分析,验证了心音特征波形法的有效性,并对已采集的50组正常与30组异常的心音数据进行实验及统计分析,准确率分别达到了98%、93.33%。     

心普图示仪的设计

本文叙述了心脏病诊断的心音以及产生心音的因素。分析了心音波的频带宽度并介绍了心音图示仪电路设计的方法。     

一种便携式心音信号记录仪研究

该文介绍了一种便携式心音信号记录仪的研究与实现.该方案采用有源模拟滤波器将环境噪声从心音信号中滤除,提取心音的实时数据,通过DSPIC芯片的内部AD模块将心音信号数字化和信号处理.固件程序将数字化的心音信号以FAT32文件系统格式写入SD卡保存.上位机软件采用LabVIEW软件编写,软件将保存在SD卡中的心音时域数据回...