基于希尔伯特—黄变换的肺音信号识别方法研究

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1、分类号TP391.7密级公开UDC004编号10299Z1308042硕士学位论文基于希尔伯特-黄变换的肺音信号识别方法研究ResearchonLungSoundRecognitionBasedonHilbert-HuangTransform指导教师宋余庆教授作者姓名郑明杰申请学位级别硕士专业名称计算机技术（专业学位）论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年6月学位授予单位和日期江苏大学2016年6月答辩委员会主席施化吉评阅人_____________独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文

2、中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本

3、论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布（包括刊登）授权江苏大学研究生院办理。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：年月日年月日江苏大学硕士学位论文摘要肺音信号是人体与外界进行气体交换过程中所产生的一种生理声信号。肺音中包含着大量的生理与病理信息，能够很好的表征人体呼吸系统的健康情况，因而在呼吸音学与临床医学等都有着十分重要的研究意义。传统的人工听诊方法对肺部疾病的医疗诊断虽然有着便捷无创等优良的特性而广受青睐，但也

4、存在着人为判断的主观性以及设备与人耳对信号频率范围的局限性等问题。因此，肺音识别的电子化与自动化将是该领域的必然发展趋势。近年来，伴随着现代信号分析技术的发展、硬件设施的开发与完善，以及对不同疾病下的异常肺音的进一步了解，机器化肺音识别与分类的研究发展迅速。然而，目前的肺音研究仍然有着较大的局限与不足：1.机器识别与分类后只是定量性分类为正常音或者特定的几种异常音，而缺乏与实际诊疗相结合的具体病理信息，比如异常音存在于呼吸相的位置。2.除早期的波形放大等手段外，缺乏像心电图与脑电图等视觉诊断的依据，肺音仍然依赖于经验丰富的医师的人工听觉判断来进行进一步的诊

5、断。本文则针对于肺音识别研究中所存在的问题，提出了一种基于希尔伯特-黄变换方法来对肺音呼吸气相进行分割的方法，并通过MATLAB绘制GUI界面构建包含呼吸相分割的人机交互肺音识别软件系统。本文的主要内容包括如下三个方面(1)系统地介绍了肺音知识，对典型异常肺音的产生机理与信号特征进行了阐释，以及当前对于肺音识别技术所采用的方法进行了介绍。(2)阐述了基于HHT变换的信号处理方法的基本原理与拓展应用，并针对于目前对肺音信号对呼吸相分割的不足之处，提出一种基I基于希尔伯特-黄变换的肺音信号检测识别方法研究于HHT变换的肺音呼吸气相识别与分割的方法。(3)通过M

6、ATLAB构建一个包含有呼吸气相分割的人机交互肺音识别软件系统。该系统能够通过对肺音信号进行气相分割，将气相信息作为有效特征来应用于肺音的识别，通过人机交互能够进一步完善分割与识别结果，在视觉辅助诊断方面也有着良好的可用性。关键字：肺音识别，呼吸相分割，希尔伯特-黄变换，信号包络II江苏大学硕士学位论文ABSTRACTLungsoundsignalisaphysiologicalacousticsignalsgeneratedoutsidethehumanrespiratorysystemandintheventilationprocess.Itconta

7、insawealthofphysiologicalandpathologicalinformationandhasgreatvalueinlungsoundsstudyandclinicmedicine.Althoughtraditionalmanualauscultatorymethodformedicaldiagnosisoflungdiseaseiswidelypopularbecauseofitsconveniencenon-invasiveproperties,therearealsosubjectivitybyhumanjudgmentandt

8、helimitationinequipmentsandhumanh