论文摘要
心音信号和肺音信号在时频域上的混叠会影响听诊效果,而传统基于非负矩阵分解(NMF)的心肺音分离方法在获取参考信号过程中没有利用心音和肺音的标签信息,使得分离精度受限。为此,在NMF的基础上引入标签约束,提出一种心肺音分离方法。将心肺音特有的频率特性以标签形式加入到心肺音分离算法中,经NMF分解得到心音和肺音的参考信号。在此基础上,通过分析参考信号和原始信号的相关性完成聚类,采用时频掩码实现心肺音信号分离。实验结果表明,与传统NMF方法和带通滤波法相比,该方法获得的信噪比和相关系数较高,且能对真实心肺音混合信号进行有效分离。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱俊霖,王海平,杨祖元
关键词: 心肺音分离,盲源分离,非负矩阵分解,聚类,标签约束
来源: 计算机工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,医药卫生科技
专业: 心血管系统疾病,电信技术
单位: 广东工业大学自动化学院
基金: 国家自然科学基金(61722304)
分类号: R540.4;TN912.3
DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053216
页码: 314-320
总页数: 7
文件大小: 1547K
下载量: 166
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