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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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