基于双自适应提升算法的心音信号去噪研究

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1、蚁蚅肇薁薇蚄腿莃蒃螃节膆基于双自适应提升算法的心音信号去噪研究振动与冲击第32卷第19期JOURNALOFVIBRATIONANDSHOCKVol.32No.192013??????????????????????????????????????????????????基于双自适应提升算法的心音信号去噪研究庞春颖,韩立喜,刘记奎(长春理工大学生命科学技术学院,长春130022)摘要:心音去噪是心音信号临床使用的前提。提出将双自适应提升算法用于心音去噪处理。该算法采用自适应更新和自适应预测构造小波函数,通过将传统的硬阈值和软阈值函数相结合,构造了一个改进的阈值函数进行心音信号

2、去噪处理。对临床采集的80例心音信号进行了去噪实验,结果表明:该算法表现出良好的去噪效果,并增强了信号的局部特征。同普通小波去噪方法相比,其信噪比提高了46.5%,均方根误差减小了64.0%,而且运行速度快,可有效地用于临床心音信号的去噪处理。关键词:心音去噪;提升;双自适应;改进阈值函数中图分类号:R318.04文献标识码:AHeartsoundnoisereductionbasedondualself?adaptiveliftingalgorithmPANGChun?ying,HANLi?xi,LIUJi?kui(SchoolofLifeScienceandTechno

3、logy,ChangchunUniversityofScienceandTechnology,Changchun130022,China)Abstract:Heartsoundnoisereductionisthepremiseofheartsoundsignalsforclinicalusage.Adualself?adaptiveliftingalgorithmforheartsoundnoisereductionwasproposed.Withthealgorithm,aself?adaptiveupdateandaself?adaptivepredictionwer

4、eadoptedtoconstructawaveletfunction,andthetraditionalhardthresholdfunctionwascombinedwiththesoftthresholdonetoconstructanimprovedthresholdfunctionforheartsoundsignals?denoisngprocessing.80heartsoundsignalsfromclinicalcollectionwereusedtoperformdenoisingtests.Theresultshowedthattheproposedm

5、ethodhasgooddenoisingeffects,anditenhancesthelocalcharacteristicsofthesignals;comparedwiththeordinarywaveletdenoisingmethod,afterusingthenewmethod,thesignal?to?noiseratioincreases46.5%,theroot?mean?squareerrorreduces64.0%;thenewalgorithmhasafastoperationspeed,itcaneffectivelybeusedtodenois

6、eclinicalheartsoundsignals.Keywords:heartsoundnoisereduction;lifting;dualself?adaptive;improvedthresholdfunction心音包含了心脏及心血管系统相互作用的生理、小波分析法以其良好的时频特性被广泛应用到心[1]病理信息,临床上可作为心血管疾病早期诊断的重音信号的去噪处理中,并取得了一些成果。如Sumeth[7]要依据。心音听诊是最简单的诊断技术,但是诊断结Yuenyong等在心音信号的预处理阶段对心音信号采[2]果因医生的经验以及医生的听力因素而受影响。心用降采样和离散小

7、波阈值去噪。该方法可滤除一部分音信号成分复杂,是典型的非平稳、非线性信号,极易高频噪声,但低频噪声去除不彻底。文献[8]采用了被噪声和干扰污染,因此人们尝试使用多种数字信号coif3小波函数rigrsure阈值处理方法对心音信号去噪,[3-6][3]处理技术进行心音信号去噪。Paulet等利用基虽然有一定的效果,但还存在着明显的毛刺。文献[9]于光谱域最小均方误差估计进行心音去噪,该方法可通过采用db6小波来减少高频信号对心音信号的干有效去除白噪声,但是心音信号中的第三、第四心音也扰。文献[10]采用高低通滤波器和

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