hht和hmm在血细胞信号识别中的应用

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1、HHT和HMM在血细胞信号识别中的应用　　摘要：针对血细胞信号具有多形态、非线性、非平稳的特点，提出将希尔伯特黄变换（HHT）和隐马尔可夫模型（HMM）相结合的血细胞信号识别方法。该方法采用HHT对血细胞信号进行分析，选取经过经验模态分解得到的各本质模态函数中相关性较大的分量，以这些分量的能量矩作为信号的特征量，由HMM训练得到正常人和病患者的模型参数并用做分类识别。实验结果表明，该方法可以较好地识别正常人和病患者的血细胞信号，综合准确率达89.13%。　　关键词：信号检测与分析；希尔伯特黄变换；经验模态分解；隐马尔科夫模型；特征提取；血细胞信号分析　　中图分类号：TN911.7?34；TP

2、391.4文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）23?0058?05　　ApplicationofHHTandHMMinbloodcellsignalrecognition　　YINCui，TAOLing，LONGWei　　（SchoolofInformationEngineering，NanchangUniversity，Nanchang330031，China）　　Abstract：Forthemulti?form，nonlinearandnon?stationarycharacteristicsofthebloodcellsignal，thebloodcellsigna

3、lre?cognitionmethodbasedonHilbertHuangtransform（HHT）andhiddenMarkovmodel（HMM）isproposed.TheHHTisusedinthe5methodtoanalyzethebloodcellsignal.Thestrongdependencycomponentsineachintrinsicmodefunctionobtainedwithempiricalmodedecompositionareselected，andtheirenergymomentsaretakenasthesignalfeaturevaluet

4、oachievethemodelparametersofhealthypeopleandpatientbyHMMtrainingforclassificationandrecognition.Theexperimentalresultsindicatethismethodcanrecognizethebloodcellssignalsofthehealthypeopleandpatient，andthesyntheticalaccuracyratecanreachupto89.13%.　　Keywords：signaldetectionandanalysis；HilbertHuangtran

5、sform；empiricalmodedecomposition；hiddenMarkovmo?del；featureextraction；bloodcellsignalanalysis　　0引言　　作为一种非常普遍的检测方法，血细胞分析在临床疾病的诊断及健康体检等方面发挥着重要的作用[1]。一般地，疾病会引起血液中红细胞、白细胞、血小板等血细胞数量变化，因此通过对血细胞的分类识别有助于临床上判断人体健康与否。目前国内外的血细胞分析仪大多采用库尔特原理采集原始信号，基本原理是悬浮在电解液中的血细胞随电解液通过小孔管时，会导致小孔管内外两电极间电阻发生瞬时变化，产生电位脉冲[2]。血细胞的大小

6、和数目会引起脉冲信号的大小和次数的变化。针对血细胞信号多形态、非线性和非平稳的特点，一般需采用短时傅里叶变换（Short?timeFourierTransform，STFT），小波变换（Wavelet5Transform，WT）或Wigner?Ville分布等时频分析的方法，但这些方法分析非平稳信号均有各自的不足，短时傅里叶变换容易受到窗函数的影响，小波变换的结果在很大程度上取决于小波的选择，Wigner?Ville分布易受到交叉相干扰[3]。本研究采用由Huang提出的希尔伯特黄变换（HilbertHuangTransform，HHT）方法提取血细胞信号特征向量，以避免上述种种不足[4]，

7、并采用隐马尔可夫模型对血细胞的特征向量进行分类识别，实现对正常人和病患者的血细胞信号分类识别。　　1希尔伯特黄变换　　HHT由两大主要部分组成：第一部分为经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD），它是由Huang所创立的信号筛选方法[5]；第二部分为Hilbert谱分析（HilbertSpectrumAnalysis，HSA）。EMD是HHT的核心算法，不同于其他的时频分析