| 基于小波变换和样本熵的心音识别研究* |
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| 引用本文： | 郭兴明,汤丽平. 基于小波变换和样本熵的心音识别研究*[J]. 计算机应用研究, 2010, 27(12): 4555-4557. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.046 |
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| 作者姓名： | 郭兴明 汤丽平 |
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| 作者单位： | 重庆大学,生物工程学院,重庆市医疗电子技术工程研究中心,重庆,400044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（30770551）；中央高校基本科研业务费资助项目（CDJXS10230010）；重庆大学研究生科技创新基金资助项目（201005A1B0010336） |
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| 摘 要： | 讨论了一种非线性动力学与时频分析结合的心音信号分析方法，首先利用小波变换去除信号中的噪声干扰，然后提取心音信号的样本熵（SampEn）特征值。最后通过支持向量机分类器验证表明，该算法能有效提高心音信号分类识别的准确率，对实现疾病辅助诊断具有很大的价值。
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| 关 键 词： | 心音识别； 小波变换； 样本熵； 支持向量机 |
Heart sound recognition based on wavelet transform and SampEn |
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| GUO Xing-ming,TANG Li-ping. Heart sound recognition based on wavelet transform and SampEn[J]. Application Research of Computers, 2010, 27(12): 4555-4557. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.046 |
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| Authors: | GUO Xing-ming TANG Li-ping |
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| Affiliation: | (Chongqing Engineering Research Center for Medical Electronics Technology, College of Bioengineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) |
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| Abstract: | This paper proposed the algorithm which combined the nolinear dynamics with the time-frequency analysis to study heart sounds. Firstly, in order to effectively restrain noise, employed wavelet transform to preprocess the sample data, and then could obtained SampEn of the new signals. Finally, adopting SVM to achieve the optimal classification. Experimental results prove the reliability and veracity of the method. |
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