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结合SVM和香农能量的HSMM心音分割算法
引用本文:许春冬,林海. 结合SVM和香农能量的HSMM心音分割算法[J]. 数据采集与处理, 2021, 36(5): 950-959
作者姓名:许春冬  林海
作者单位:江西理工大学信息工程学院,赣州 341000
基金项目:国家自然科学基金(11864016)资助项目;江西省研究生创新专项基金(YC2019-S317)资助项目。
摘    要:针对基于逻辑回归的隐半马尔可夫模型中希尔伯特(Hilbert)变换提取的心音包络具有较大毛刺,提出一种结合支持向量机(Support vector machine, SVM)和香农能量的隐半马尔可夫模型(Hidden semi-Markov model, HSMM)心音分割算法。首先采用小波降噪的方法对心音进行降噪,接着根据R峰和T波标记心音,提取香农能量包络等特征,然后对结合逻辑回归模型(Logistic regression, LR)的HSMM相关参数进行训练,并借助Viterbi算法推测出最可能的状态。最后,通过SVM模型识别第一心音S1和第二心音S2。该算法无需设置硬阈值,有效地抑制了噪声,更有助于包络的提取。实验结果表明,提出的算法分割精确度较参考算法得到显著的提升,具有良好的抗噪性能,取得了更好的分割效果。

关 键 词:心音分割  香农能量  包络特征  支持向量机  隐半马尔可夫模型
收稿时间:2020-12-24
修稿时间:2021-07-11

Heart Sound Segmentation Algorithm of HSMM Based on SVM and Shannon Energy
XU Chundong,LIN Hai. Heart Sound Segmentation Algorithm of HSMM Based on SVM and Shannon Energy[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2021, 36(5): 950-959
Authors:XU Chundong  LIN Hai
Affiliation:School of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000,China
Abstract:
Keywords:
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