【摘 要】
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为了准确识别出心音信号中的第一心音、收缩期、第二心音和舒张期,需要对心音信号进行分段处理。提出一种基于两次阈值函数选择的心音分段快速算法。第一次是对心音信号进行
【基金项目】
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国家自然科学基金（61271334）
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为了准确识别出心音信号中的第一心音、收缩期、第二心音和舒张期,需要对心音信号进行分段处理。提出一种基于两次阈值函数选择的心音分段快速算法。第一次是对心音信号进行小波变换后,采用最优阈值实现小波去噪,该阈值函数的自适应选择既可消除背景噪声,也不会导致信号某些微弱特性的消失;第二次自适应阈值的选择是对心音信号进行分段的过程中,通过对阈值的选择,达到心音最优的分段结果。实验结果表明,该心音分段算法对正常心音的分段精度达到了96%,对非正常心音的分段精度超过了92%,从而证明了该算法的有效性。
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