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申请/专利权人：燕山大学;秦皇岛市第一医院
摘要：本发明公开了基于SSA‑VMD的心肺音特征提取识别系统及方法，属于信号处理和医学领域，包括信号采集模块、上位机和信号读取模块、信号分解模块、信号重构模块、特征提取模块和分类识别模块，将心肺音信号进行VMD分解，并通过SSA优化算法对VMD分解参数进行优化，利用机器学习中的随机森林算法对特征矩阵进行分类，实现心肺音信号的自动分类和识别。本发明能够克服现有技术的局限性，提高心肺音信号的准确性和可靠性，辅助临床医师进行听诊音的诊断。
主权项：1.一种基于SSA-VMD的心肺音特征提取识别系统，其特征在于：包括依次相连的心肺音信号采集模块、上位机和信号读取模块、信号分解模块、信号重构模块、特征提取模块和分类识别模块，各模块功能如下：心肺音信号采集模块：用于采集患者的心肺音信号；上位机和信号读取模块：将采集到的心肺音信号读取到MATLAB的工作区中；信号分解模块：用于将心肺音信号进行VMD分解，并通过SSA优化算法对VMD分解参数进行优化；信号重构模块：用于根据优化后的参数重构信号；特征提取模块：用于提取处理过后高信噪比信号的特征得到特征矩阵；分类识别模块：用于机器学习特征矩阵生成分类模型，借助模型实现心肺音信号的自动分类和识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 秦皇岛市第一医院 基于SSA-VMD的心肺音特征提取识别系统及方法
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