HILBERT包络法在心音身份识别中的应用

在分析心音信号特征的基础上,对心音信号进行预处理,再利用希尔伯特变换对心音信号进行心音信号包络提取,突出了心音信号的第一心音和第二心音.然后对心音包络进行分段,通过单周期心音包络的归一化能量实现了心音信号的身份识别.     

基于自适应阈值的心音分段方法仿真研究

针对心音信号频率低、易受干扰并含有大量杂音的特点,提出了一种心音分段新方法。首先,采用dB6小波进行5层小波分解做心音信号降噪处理;然后,采用了一种提取降噪后心音信号连续平均能量包络的方法;最后,根据连续平均能量包络及自相关函数提出了一种自适应阈值心音分段方法。仿真结果表明,该方法所提取的心音信号包络特征更稳健,提出的分段算法与基于短时能熵比法和短时自相关函数法等心音分段算法相比,本文所提算法分段准确度更高。     

心音中医学指标的提取

根据心音信号自身的特点,结合经验模式分解,提出了一种从心音信号中提取医学指标的方法。对心音信号进行预处理,然后对预处理后的信号采用黄变换,获取各阶固有模态函数（IMFs）,从中选取第一和第二阶IMF进行希尔伯特变换,得到心音的包络。利用双阈值法,并给出具体的阈值,实现了对第一心音（S1）和第二心音（S2）的定位,从心音信号中获取了心率S1和S2的幅值比（S1/S2）以及舒张期和收缩期的时限比（D/S）,为临床上评估心脏储备提供了便利。     

基于变换步长的车辆压线声信号包络提取算法

车辆经过减速带时与其在路面正常行驶时的声信号波形明显不同,其特征参数的提取对车辆数量、速度、类型等的自动判断至关重要,声信号包络曲线对其特征参数的提取相比原始信号有诸多优势,但传统包络提取算法在此类交通领域声信号包络提取方面存在毛刺多、特征参数难以真正体现信号性质和特征的问题。为解决此问题,结合车辆经过减速带时的声信号特点,提出一种基于变换步长的车辆压线声信号包络提取算法。该算法通过设置不同步长遍历信号,以每个步长内的最大值点绘制曲线并与原信号波形对比,以轮廓清晰度和特征点提取误差值为判断依据实现声信号包络的有效提取。实验结果表明,在相同采样点数条件下,所提算法比传统包络提取算法提取的包络曲线轮廓更清晰、毛刺少,且特征参数提取误差小。     

小波和神经网络在心音识别中的应用

提出一种心音的特征提取和分类方法,用离散小波变换分解、重构产生信号的细节包络,进而用于提取特征,从预处理的信号中提取统计特性,作为心音分类的特征。多层感知器用于心音的分类,并通过250个心动周期得到验证,算法识别率达到92%。     

基于中医闻诊的智能听诊器心音信号采集系统设计

为了实现心音信号的高精度采集、实时输出心率参数,设计基于中医闻诊的智能听诊器心音信号采集系统。通过心音传感器采集微弱心音信号后将其传送至音频模块,利用信号放大电路与高、低通滤波电路放大心音信号,通过核心主控芯片TMS320VC5509A扩展外部存储器,并保存放大的心音信号。通过SD模块向上位机发送数据处理指令,数据处理模块通过局部自适应小波阈值函数模型收缩降噪处理心音信号,利用心音信号分析模块分析心音信号所需时域特征参数。通过单自由度模型提取心音包络获取高准确性的心音特征参数,并投放在LCD模块,通过USB模块直接与上位机交互,并在触摸屏模块构建人机接口界面供用户使用。实验结果表明：该系统所采集的心音信号波形特征最明显、波形最完整,且心音信号采集效率高、输出心率参数平均误差低。     

基于HHT的心音分段和医学指标提取

提出了一种希尔伯特黄变换(HHT)与香农能量相结合的包络提取方法,使包络更加平滑,分段更加准确。针对希尔伯特包络不平滑的问题,提出一种希尔伯特黄变换(HHT)与香农能量相结合的包络提取方法,使得所得包络更加平滑;针对经验模态分解(EMD)时采用三次样条插值而造成的端点效应问题,采用镜像闭合端点延拓方法予以解决。实验表明使用提出的新方法可以得到更好的结果。最后对心音信号进行包括心率、S1/S2和D/S在内的医学指标的提取和分析,这为临床上评估心脏储备提供了便利。     

定量递归分析和近似熵在心音分类识别中的应用

为了有效利用心音信号的非线性特征信息对心音信号进行分类识别,提出一种基于定量递归分析和近似熵的心音特征提取方法.首先利用递归图对心音信号进行定性分析;然后,定量提取心音的非线性特征参数:递归率、确定率、近似熵构成特征矢量;最后将特征矢量输入二叉树支持向量机,对采集到的正常以及5类心脏瓣膜性心音信号进行分类识别.对于文中提取的非线性特征参数,通过统计学分析证明了其有效性.结果表明,该方法能有效识别心音信号.     

基于支持向量机的心音信号自动识别

心音信号识别对心血管疾病的诊断具有重要意义,为了提高心音信号的识别性能,提出一种基于支持向量机的心音信号自动识别方法。首先采用小波分析对心音信号进行降噪预处理,然后提取心音信号的Mel频率倒谱系数作为心音信号特征,最后采用支持向量机建立心音信号分类器,对采集心音信号数据的识别性能进行验证。实验结果表明,本文方法的心音信号平均识别率高达93%以上,可以准确识别正常和各种异常的心音信号。      

小波算法在火焰特征信号提取中的应用

由于目前炉膛火焰检测系统特征信号提取难度大、容易误判,本文通过对炉膛煤粉燃烧试验数据的采集与分析,提出利用小波算法提取特征信号,并借助神经网络对燃烧状况进行识别.实验证明该方法能弥补传统火焰检测方法的不足,提高燃烧状况识别的准确度.     

基于Overcomplete ICA的人脸特征提取

人脸特征提取是人脸识别中最重要的一个环节,人脸特征提取的一种主要方法是寻找一系列的基图像,然后再把人脸表示为这一系列基图像的线性叠加。PCA和ICA在寻找基图像的过程中,源图像和基图像的数目都是相同的。本文提出了一种基于Overcomplete ICA的人脸特征提取方法,所得到的基图像数目要多于源图像数目。最后采用最小距离分离器进行人脸识别的实验,并与PCA和ICA的识别效果进行比较。     

开放式文本信息抽取

信息抽取研究已经从传统的限定类别、限定领域信息抽取任务发展到开放类别、开放领域信息抽取。技术手段也从基于人工标注语料库的统计方法发展为有效地挖掘和集成多源异构网络知识并与统计方法结合进行开放式信息抽取。该文在回顾文本信息抽取研究历史的基础上,重点介绍开放式实体抽取、实体消歧和关系抽取的任务、难点、方法、评测、技术水平和存在问题,并结合课题组的研究积累,对文本信息抽取的发展方向以及在网络知识工程、问答系统中的应用进行分析讨论。     

Web信息抽取

With the tremendous amount of information available on the Web,the ability to quickly obtain information has become a crucial problem.It is not enough for us to acquire information only with Web information retrieval technology.Therefore more and more people pay attention to Web information extraction technology.This paper first introduces some concepts of information extraction technology,then introduces and analyzes several typical Web information extraction methods based on the differences in extraction patterns.     

基于Ontology的信息抽取

为了提高Internet上的信息搜索效率,基于内容的搜索引擎成为迫切的用户需求。但内容信息的手工获取是一项繁重的工作。从文本或半结构化文档中自动地抽取用户关心的内容信息且表示成计算机能理解的形式是一项极具实用价值的挑战性研究。该文从知识表示与推理的角度研究了提高信息抽取智能性的途径,提出了将Ontology与模板规则相结合的技术,并针对线性模板表示的局限提出了基于二侧树结构的模板规则表示,同时实现了此表示下的假设生成———冲突消解推理。该技术成功地应用于招聘广告的信息抽取。     

基于语义的通用数据抽取方法

关系数据库可以看作是元组以及外键关系构成的有向图。为便于数据复制以及共享,在进行数据抽取时,往往既要使语义上相关的数据一起抽取,又要使得抽取的数据尽量逻辑上独立。将多根树作为语义上相关、逻辑独立的数据集,给出了关系数据抽取方法并进行了实现。在Oracle中,使用TPC-C数据库结构对该方法进行了测试与分析,从而验证了算法的有效性和通用性。     

Web信息抽取的研究

本文分析了Web信息抽取的概念、特点,总结了Web信息抽取技术的分类、技术发展现状及其应用。描述了Web信息抽取的知识来源,并对Web信息抽取的几类典型方法进行了详细描述。     

浅议计算机证据的提取

近几年来,随着计算机技术的快速发展普及,计算机已成为人们工作、生活中不可缺少的部分,与此同时,利用计算机的犯罪层出不穷。对利用计算机的犯罪在侦查、取证、鉴定、采信等各个环节上都不同于传统犯罪,司法工作者也面临着新的挑战。本文针对当前计算机犯罪难提取、难固定的现状,对在windows系统中常见计算机证据的提取进行分析,并探讨有效获取计算机证据的方法。     

Web 信息抽取方法研究

web 资源含有大量的有用信息,但由于它们欠结构化,不能为传统的数据库型查询系统所利用。如何将这些信息抽取出来,转化成结构化信息,供其它信息集成系统所利用,成为该顶域的研究热点。本文介绍了一个简单的web 信息抽取模型,以及基于该模型研究。     

汉藏短语抽取

该文将从汉藏法律法规和公文领域平行语料中提取双语短语对。考虑现阶段藏文资源匮乏,提出两步汉藏短语抽取方法。第一步是提取汉语有效语块,这部分工作不是该文工作重点。第二步是获取待翻译汉语短语的译文,该模块提出藏文词序列相交算法抽取藏文短语。该算法可以很好的抽取1-1和1-n连续和非连续藏文短语。     

基于灰度共生矩阵的纹理特征提取①

纹理广泛存在于自然界中,是物体表面最本质的属性。纹理分析技术一直是热门的研究领域,纹理特征提取作为纹理分析的首要任务更是人们研究的焦点。针对五种木材纹理提出了用灰度共生矩阵的方法提取纹理特征,通过MATLAB仿真实现,结果表明由灰度共生矩阵产生的四个纹理特征能有效的描述木材的纹理特征,具有较好的鉴别能力。