EMD近似熵结合支持向量机的心音信号识别研究

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摘要：针对心音信号的非线性、非平稳特征和心音识别准确率不高且分类速度较慢的实际情况，提出一种经验
模式分解（ｍｉｃｌｏｅＤｃｍｏｉｏ，ＭＤ）ＥｐｒａＭｄｅｏｐｓｉｎＥｉｔ近似熵（ｐｒｘｔＥｔｐ，ｐｎ结合支持向量机（ｕｐ￣ＶｃｏＭａＡｐｏｉｅｎｒｙＡＥ）ｍａｏＳｐｏｅｔ — ｒｃｉｅＳＭ）ｈｎ，Ｖ的心音分类识别方法。通过ＥＭＤ方法将非平稳的心音振动信号分解成若干个平稳的固有模态函数（ｎｒｓＩｔｎｉｉｃＭｄｕｃｏ，）利用互相关系数准则对ＩｏｅＦｎｔｎＩｉＭＦ；ＭＦ进行筛选，算所筛选Ｉ计ＭＦ的近似熵构成特征向量；将特征向量输入ＳＭ分类器进行分类识别。对临床采集的心音样本按该方法进行测试，Ｖ结果表明，该方法能有效地用于心音识别。关键词：经验模式分解；心音；近似熵；支持向量机
Ｋｅｏｄ：ｅｉｃｌｍｄｅｏｐｓｉ（ＭＤ）ｅｒｓｕｄｐｒｘａｅｅｔｐＡＥ）ｕｐｒｖｃｒｙｗｒｓｍｐｒａｏｅｄｃｍｏｉｏＥｉｔｎ；ｈａｏｎ；ａｐｏｉｔｎｒｙ（ｐｎ；ｓｐｏｔｅｔｔｍｏｏ
ｂｔｅｏｍａｎｂｏｍａｉｎｌ．Ｔｈｌｎｃｌｄａａｅｐｅｉｎａｉｇｏｉｎｅｔｒｓｌｓｓｗｅｈｔｔｐｒａｈｅｗｅｎｎｒｌａｄａｎｒｌｓｇａｓｅｃｉｉａｔｘｒｍｅｔｄａｎｓｓａｄｔｓｅｕｔｈｏｄｔａｈｅａｐｏｃｌｐｏｏｅａｄｎｉｙｔｅｐｔｏｏｉａａｏｄｅｆｃｉｅｙｒｐｓｄｃｎｉｅｔｆｈａｈｌｇｃｌｈｅｒｓｕｎｆｅｔｖｌ．ｔ
ＡｂｔａｔＡｉｎｔｔｅｎｎｓａｉｎａｙａｄｎｎｌｅｒｃｒｃｅｉｔｃｏｅｒｏｎｄａｄｔｅｉｃｌｏｇｉｓｒｃ：ｍｉｇａｈｏ — ｔｔｏｒｎｏ —ｉａｈａａｔｒｓｉｓｆａｈａｔｓｕｎｈｄｆｕｔｔａｎｎｉｙ
中图分类号：Ｒ１．４３８０文献标识码：Ａ
ＨｅｒｏａｔｓｕｎｄｒｃｇｔｏｂａｅｎｅｏｎｉｉｎｓｄｏＥＭＤｐｏｉｔｎｔｏｙａＶＭａｐｒｘｍａｅｅｒｐｎｄＳ
ｅｇｎｅｔｒ．Ｆｎｌｉｅｖｃｏｓｉａｌｔｅｅｇｎｅｔｒｒｕｎｏｕｐｒｅｔｒｍａｈｉｅａｅｏｉｅｒａｔｍａｉｄｓｒｍｉａｉｎｙ，ｈｉｅｖｃｏｓｗｅｅｐｔｉｔａｓｐｏｖｃｏｃｎｃｔｇｒｚｒｆｕｏｔｃｉｃｔｏｉｎｔｏ
振
动
与
冲
Байду номын сангаас
击
第３卷第１１９期
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＶＩＢＲＡＴＯＮＩＡＮＤＨＯＣＫＳ
ＥＭＤ近似熵结合支持向量机的心音信号识别研究
黄林洲，郭兴明，丁晓蓉
（庆大学生物工程学院重庆市医疗电子技术工程研究中心，重重庆４０４）００４
（ＭＤ）ａｐｏｉａｅｅｔｐＡＥ）ａｄｓｐｏｅｔｒａｈｎＳＭ）ｗｓｒｐｓｄｉｔ，ｈｅｒｓｕｄｓｎｌＥｐｒｍｔｎｒｙ（ｐｎｎｕｐｒｖｃｃｉｅ（Ｖｘｏｔｏｍａｏｏｅ．Ｆｒｌｔｅｈａｔｏｎｉａｓｐｓｙｇｗｒｄｃｍｏｅｔａｎｔｎｍｂｒｆｎｒｓｄｎｔｎ（ＭＦ．Ｔｅ，ｈｐｎｆｖＭＦｅｅｕｅｒｅｅｅｏｐｓｄｉｏｉｕｅｔｎｉｍｏｅｕｃｏＩ）ｈｎｔｅＡＥｓｅｎｆｅｉｏｉｉｃｆｉｏｆＩｓｗｒｓｄｔｆｍｉｏｏ
ＨＵＡＮＧｉ —ｈｕ，ＧＵＯＬｎｚｏｘｇｍｉｇ，ＤＩＧＸｉｏｒｎ — ｎＮａ —ｏｇ（ｈｎｑｎｎｉｅｒｇＲｓａｃｅｔｒｄａＥｅｔｎｃＴｃｎｌｙＣｏｇｉＥｇｎｅｎｅｅｒＣｎｅｆｉｌｌｃｏｉｅｈｏｏ，ｇｉｈｒｏＭｅｃｒｇＣｌｇｆｉｅｇｅｒｇＣｏｇｉｇＵｉｅｓｙｈｎｑｎ０００ｈｎ）ｏｅｅｏｏｎｉｅｎ，ｈｎｑｎｎｖｒｔ，Ｃｏｇｉｇ０３，ＣｉａｌＢｎｉｉ４
ｈｇｅｃｕａｙａｄｃａｓｃｔｎｓｅｄ，ａｎｗｐｔｏｏｉａｉｇｏｉｍｅｈｄｂｓｄｏｍｐｒｃｌｍｏｅｄｃｍｐｓｔｎｉｈｒａｃｒｃｎｌｓｉａｉｐｅｉｆｏｅａｈｌｇｃｄａｎｓｓｌｔｏａｅｎｅｉａｄｅｏｏｉｏｉｉ