心音信号的分析及其特征提取方法的研究

语音信号特征的提取

语音信号特征的提取 摘要 随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 本文采用Matlab软件提取语音信号特征参数，首先对语音信号进行数字化处理，其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等。 关键词：语音信号, 特征参数, 提取, Matlab 目录 第一章绪论 1.1语音信号特征提取概况 1.1.1研究意义 语音处理技术广泛应用于语音通信系统、声控电话交换、数据查询、计算机控制、工业控制等领域，带有语音功能的计算机也将很快成为大众化产品，语音将可能取代键盘和鼠标成为计算机的主要输入手段，为用户界面带来一次飞跃。 语音信号特征的提取是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信和准确的语音识别，才能建立语音合成的语音库。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 1.1.2 发展现状 语音信号处理是一门综合性的学科，包括计算机科学、语音学、语言学、声学和数学等诸多领域的内容。它的发展过程中，有过两次飞跃。第一次飞跃是1907年电子管的发明和1920年无线电广播的出现，电子管放大器使很微弱的声

音也可以放大和定量测量，从而使电声学和语言声学的一些研究成果扩展到通信和广播部门；第二次飞跃是在20世纪70年代初，电子计算机和数字信号处理的发展使声音信号特别是语音信号，可以通过模数转换器（A/D）采样和量化转换为数字信号，这样就可以用数字计算方法对语音信号进行处理和加工，提高了语音信号处理的准确性和高效性。 语音信号处理在现代信息科学中的地位举足轻重，但它仍有些基础的理论问题和技术问题有待解决，这些难题如听觉器官的物理模型和数学表示及语音增强的技术理论等，目前还有待发展。 1.2 本课题研究内容 本文主要介绍语音信号处理的理论及Matlab的相关内容，然后从Matlab仿真角度验证了录音、预处理、提取语音信号时域特征参数，主要讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。再次讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等，介绍了各环节的不同软件实现方法。最后对基于Matlab的语音信号特征参数提取进行总结。 第二章Matlab简介 MATLAB是国际上仿真领域最权威、最实用的计算机工具。它是MathWork 公司于1984年推出，它以强大的科学计算与可视化功能、简单易用、开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。 2.1 发展概况 Matlab是Matrix Laboratory(矩阵实验室的缩写)，最初由美国Cleve Moler 博士在70年代末讲授矩阵理论和数据分析等课程时编写的软件包Linpack与Eispack组成，旨在使应用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作。1984年成立的Math Works公司正式把Matlab推向市场，并从事Matlab的研究和开发。1990年，该公司推出了以框图为基础的控制系统仿真工具Simulink，它方便了系统的研究与开发，使控制工程师可以直接构造系统框图进行仿真，并提供了控制系统中常用的各种环节的模块库。1993年，Math Works 公司推出的Matlab4.0版在原来的基础上又作了较大改进，并推出了Windows版，

心音信号的去噪

心音信号去噪方法比较研究 2016 年 01 月 06 日

摘要 (1) 关键词 (1) 第一章绪论 (2) 1.1研究背景 (2) 1.1.1心音信号基础知识 (2) 1.1.1.1心音的形成机制 (2) 1.2心音信号的特性 (3) 1.2.1心音的时域特性 (3) 1.2.2心音的频率特性 (3) 第二章去噪方法分析 (4) 2.1 巴特沃斯滤波器 (4) 2.2 切比雪夫低通滤波器 (5) 2.3 小波变换 (6) 第三章心音信号的获取及预处理 (12) 3.1 心音信号的采集 (13) 3.2 心音信号的预处理 (14) 第四章心音信号去噪的实验过程 (14) 4.1 常规方法 (14) 4.2 小波去噪 (17) 第五章滤波方法比较 (21) 第六章实验总结 (21) 参考文献 (22) 附录 (24)

摘要 心音是最重要的信号之一。然而，许多外界因素会影响心音信号的采集。心音是弱电气信号以至很弱的外部噪声就能导致信号中的病理和生理信息的错误判断，从而导致疾病的错诊。因此对心音信号去噪的研究非常重要。 本文研究并比较了几种基于matlab的心音去噪的方法。首先我们采用经典的butterworth低通滤波器和切比雪夫低通滤波器对心音信号进行去噪，结果表明这两种滤波器对高频噪声的消除效果明显，但不能滤除低频噪声。其次，我们采用了小波变换对含噪心音信号进行处理。一种方法中丢弃分解信号的高频部分和 部分细节，将分解后的信号近似和第四层细节相加作为样本信号的代替。这种方法简单且能有效的消除高频噪声，但由于丢失了部分细节，易使信号失真。然后，我们采用haar小波阈值法对信号去噪，取得的较好的去噪效果，但高频噪声残留较多。最后，我们db6小波进行去噪，得到了很好的信号波形，而且高频噪声残留较少。通过实验，我们得出结论，无论哪种去噪方式都有其自身的局限性，单独的使用一种去噪方法很难将噪声完全滤除。应该采用综合滤波方法，结合各个方法的优势联合滤波。首先使用巴特沃斯低通滤波器或切比雪夫滤波器低通滤波器滤除高频噪声，再用db小波阈值或haar小波阈值法去噪法进行去噪。这样既能完全滤除高频噪声，又能较好的抑制低频噪声，使滤波效果达到最优化。 关键词：心音、去噪、巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、小波分解与重构、d b6小波、haar小波

文本特征提取方法

https://www.sodocs.net/doc/1e8229349.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。

语音信号特征参数提取方法

语音信号特征参数提取方法 阮雄飞微电子学与固体电子学 摘要：在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数, 好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数提取方法以及国内外研究现状进行了介绍,最后介绍了Hilbert-Huang 这一新兴理论成果以及在特征提取中的应用。 关键词：语音技术特征提取HHT 1 引言 语音信号是一种短时平稳信号，即时变的，十分复杂，携带很多有用的信息，这些信息包括语义、个人特征等，其特征参数的准确性和唯一性将直接影响语音识别率的高低，并且这也是语音识别的基础[1]。特征参数应该能够比较准确地表达语音信号的特征具有一定的唯一性。 上世纪40年代，potter等人提出了“visiblespeech”的概念，指出语谱图对语音信号有很强的描述能力，并且试着用语谱信息进行语音识别，这就形成了最早的语音特征，直到现在仍有很多的人用语谱特征来进行语音识别[2]。后来，人们发现利用语音信号的时域特征可以从语音波形中提取某些反映语音特性的参数，比如：幅度、短时帧平均能量、短时帧过零率、短时自相关系数、平均幅度差函数等。这些参数不但能减小模板数目运算量及存储量而且还可以滤除语音信号中无用的冗余信息。语音信号特征参数是分帧提取的, 每帧特征参数一般构成一个矢量, 所以语音信号特征是一个矢量序列。我们将语音信号切成一帧一帧, 每帧大小大约是20-30ms。帧太大就不能得到语音信号随时间变化的特性, 帧太小就不能提取出语音信号的特征, 每帧语音信号中包含数个语音信号的基本周期。有时希望相邻帧之间的变化不是太大, 帧之间就要有重叠, 帧叠往往是帧长的1/2或1/3。帧叠大, 相应的计算量也大[3]。随着语音识别技术的不断发展时域特征参数的种种不足逐渐暴露出来，如这些特征参数缺乏较好稳定性且区分能力不好。于是频域参数开始作为语音信号的特征比如频谱共振峰等。经典的特征提取方法主要有LPCC（线性预测倒谱系数）、MFCC（美尔频率倒谱系数）、HMM（隐马尔科夫模型）、DTW（动态时间规整）等。 2 语音信号特征参数提取方法

心音信号的处理与分析软件设计

生物医学工程软件技术心音信号的处理与分析软件设计 2012年6月7日

摘要 心音是人体最重要的生理信号之一，是评估心脏功能状态的一种基本方法，蕴含着心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理等重要的诊断信息。先前人们广泛采用听诊器进行心音主观的分析诊断，但存在较大的局限性和主观性。而心电图机由于其采用低频响应的热笔结构，不能完整地记录全频心音，完全没有量化分析功能，在心音的存储、处理上存在着较大的局限性，故临床应用较少。因此，开发基于虚拟仪器的心音多功能处理分析仪器是一项十分有意义的工作。 本实验旨在设计一款对已的采集心音信号进行显示，处理分析，并获取相关特征参数，对信号采集者的心音正常与否进行简单判断。首先显示原始波形找到其特征进行简单时域处理，和频域滤波，提取包络并计算相关重要心音参数并简单判断是否在正常范围内来实现对于采集到的心音信号进行分析比较。除文件的读取外整个程序设计在一个大的while循环之下，程序运行过程中可根据具体的心音情况实时修改程序中的参数，满足个体差异性。 程序运行稳定，未发生异常事件且测量的健康被试者相关参数均在正常范围附近，可以推断该软件具有较高可靠性符合设计要求。 关键词：labview, 心音，处理分析，软件，设计。 1

目录 摘要 (1) 1 前言（或“绪论”） (2) 1.1 心音信号介绍 (2) 1.2国内外研究现状 (4) 2.设计任务 (6) 需求分析： (6) 3．设计内容 (8) 3.1波形显示、截取与去直流处理 (8) 3.1.1文件的读入 (9) 3.1.2波形的截取与去直流 (9) 3.2信号滤波去噪 (10) 3.3提取包络及曲线拟合、波形保存 (11) 3.31希尔伯特提取包络 (12) 3.32高斯曲线拟合 (12) 3.33外包络线保存 (13) 3.4心率及峰值等计算 (14) 3.5其他参数计算以及心音分裂的简单判断 (15) 3.5.1 S1、S2时长确定与收缩及舒张期确定 (16) 3.5.2心音分裂判断 (16) 4、程序结构分析 (17) 4.1原始波形界面 (17) 4.2截取后波形界面 (18) 5、流程图 (21) 7、调试及运行结果 (22) 8、课程体会 (26) 9 参考文献 (26) 附录：源程序 (27)

特征提取方法

4.2.2 特征提取方法 图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。 特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。 （1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。 （2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法 这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。 这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法

基于MATLAB的心音信号处理概要

目录 1.概述 (1) 1.1 心音信号及MA TLAB简介 (1) 1.2 设计目的 (4) 1.3 设计任务 (4) 2.设计流程 (4) 2.1 设计方案选择 (4) 2.1.1预处理方法的选择 (4) 2.1.2时域分析 (6) 2.1.3频域分析 (6) 2.2 MA TLAB仿真结果及分析 (7) 2.2.1预处理的结果及分析 (8) 2.2.2时域分析的结果及分析 (11) 2.2.3频域分析的结果及分析 (12) 3.总结 (15) 4.设计心得与体会 (16)

1.概述 1.1 心音信号及MATLAB简介 心音信号是指在心动周期中，心肌收缩、心脏瓣膜启闭，心室壁、大动脉瓣等被血流冲撞，引起机械振动发出的声音。产生的声音信号通过周围组织传导到胸壁，可以通过听诊器来听诊，也可以利用传感器将心音信号转换为电信号，进行心音信号的显示和存储。心音作为人体的一种重要的心脏、心血管生理信号，体现着和心脏等生理情况相关的信息，能够反映心脏等的生理和病理信息。心音对于有关心脏疾病和心血管疾病的诊断具有重要的诊断价值，是评估一个人心脏功能情况的重要依据[6]。 心音的频率一般在5-600HZ左右，杂音频率可达1500HZ左右，但是人的听觉系统能够接受的声音频率为16HZ-20KHZ,而且仅对频率在1000~5000HZ频率的声音最为敏感。心脏听诊的不足可以用心音图弥补。心音图可以直观的显示正常和异常心音的各段持续的时间，进一步提高心脏疾病诊断的准确性。

图1.正常的心音信号的时域图 正常心音按出现时间先后可以分为四个部分。第一心音（S1)、第二心音（S2)是最常见的，此外，还有第三心音（S3)、第四心音（S4)。临床上一般听到的是第一心音和第二心音，一些儿童、青少年以听到第三心音，有些老年人也可以听到第四心音。第一心音（S1)产生的原因是房室瓣关闭、血流急速冲击房室瓣，主动脉壁和肺动脉壁被心室喷射出的血液撞击，引起振动。一般在心尖搏动处最强，持续时间一般为0.1-0.12s。在音调方面，比较低沉。第二心音（S2)在T波的末端出现。主要产生原因是主动脉瓣关闭和肺动脉瓣关闭。持续时间一般为0.08s，相对较短[4]。第三心音（S3)主要是血流流向心室时，血流速度过急，在心室内又突然减速引起室壁的振动而产生。一般在第二心音后的0.1-0.2s后产生。在儿童、青少年的心脏上可以听到生理性的第三心音。第四心音是由于心房收缩后，血流流进心室的速度很快，心室壁振动而引起。心脏听诊是诊断心脏和心血管疾病不可或缺的方法，该方法简便、有效。

心音采集与显示课程设计报告讲解

电子课程设计报告 题目《基于51单片机的心音采集系统》 学院生物医学工程学院 专业生物医学工程（仪器） 年级 11级 姓名班福香 学号 11161057 指导老师谢勤岚

目录 一、设计背景 (1) 二、设计目的 (2) 三、设计思路 (2) 四、系统框图 (3) 五、系统主控模块原理 (4) 六、软件设计 (7) 七、结果仿真 (12) 八、报告总结 (13) 九、参考文献 (14)

一、设计背景 随着社会的发展，生活水平提高了，同时生活压力也不断地加重。然而各种心血管疾病发病率也越来越高，收入水平的提高也使得人们对保健的需求和质量的需求和要求也越来越高。近几年来越来越多的医疗仪器被研发。 心音能反应出心脏的生理情况，因此可以通过心音来诊断一个人的心脏十分健康，心音是由心脏搏动工程中各瓣膜的开闭以及心肌和血液运动所产生的震动形成的。它含有关于心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量病理信息，是临床评估心脏功能状态的最基本方法，是心脏及大血管机械运动状况的反映。它是人体最重要的生理信号之一，是临床评估心血管系统功能状态的一种基本方法，是心脏及大血管机械运动状况的反映。在一些心血管疾病尚未发展到足以产生病理形态学改变及临床症状以前，心音中出现的杂音和畸变是重要的诊断信息，可以通过对这些病理特征进行分析而提前对疾病进行预防。 现如今，对于心音信号的采集和处理的相关研究，很多都以在理论上做的很好，甚至已经接近完美，可是由于心音信号微弱，噪声大，所以在实际中对于心音的检测带来较多困难，实际的设计与检测技术还是远不及理论上那么好。因此需要跟多的学员对其进行学习与研究，使得医疗仪器更加的完善和精确。

肺结节检测中特征提取方法研究

小型微型计算机系统ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ２００９年１０月第１０期Ｖ０１．３０Ｎｏ．１０２００９ 肺结节检测中特征提取方法研究 何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２ １（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４） ２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８） Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ 摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％． 关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价 中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＰＮｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎ 腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧＹａｎｌ，ＨＵＡＮＧＸｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧＪｉａｎ２ １（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ） ２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，ＴｈｉｒｄＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｗａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｂｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｉｍｅｄａｔＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ，３６ｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ３ｇｒｅｙｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ７ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｃｈｉｅｖｅｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈａｒｅ－ｓｕｉｔｏｆ９３．０５％ｉｎｎｏｄｕｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄ９４．５３％ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ １引言 近几年，随着影像检查技术的改进，临床结果初步证明ＣＴ扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。１Ｊ．肺部疾病在ＣＴ影像上通常表现为孤立性肺结节（ＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌ—ｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮｓ），因此，对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径．计算机辅助诊断系统一方面，大大减轻了医生的工作量，提高了工作效率；另一方面，使影像诊断更加客观化，提高诊断的效率和正确效率．因此，用计算机进行肺结节辅助诊断，提取肺结节特征，检测肺结节，是具有十分重要的意义和研究价值的． 在孤立性肺结节自动识别中，肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一，它是进行识别的重要手段．关于肺结节检测方法有很多。２…，但对肺结节医学征象描述并不充分．目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取．对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足，使得特征提取描述不到位，影响识别准备率．同时也欠缺对识别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释， 特征提取特征评价 懂歪母 Ｉ里斗１显查鲎堑卜＿倒１Ｊ躺ｌ 帽霭瓣｜｜描述程度ｌ １絮嚣卜 ｌＪｓ、，Ｍ识 －－｜别性能 图１ＳＰＮｓ诊断框架图 Ｆｉｇ．１ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＳＰＮｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息．本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形 收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资助．作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断和介入放射学．

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

基于S变换的信号瞬时频率特征提取

基于S 变换的信号瞬时频率特征提取 摘要： S 变换是一种优越的时频分析方法，能够清晰表达信号瞬时频率的变化特征。与传统时频分析方法相对比，S 变换的抗噪性较强，无交叉项干扰。本文提出了采用S 变换来提取调制信号的瞬时频率。仿真实验结果表明，S 变换时频谱能够清晰表示出不同信号的瞬时频率特征。 关键词：时频分析；S 变换；时频图；调制信号；瞬时频率 1 引言 信号的瞬时频率特征可以反映信号在不同时刻的频率变化规律。与传统的时频分析方法相比较，S 变换的时频分析方法具有频率分辨率高、抗噪性强、无交叉项干扰等优点，这使得S 变换能够准确提取信号的瞬时频率。 2S 变换的基本原理 2.1S 变换的提出 S 变换由短时傅里叶变换发展而来，借鉴了短时傅里叶变换加窗的思想。将短时傅里叶变换中的高斯窗函数进行相关伸缩和平移，从而使信号的频率分辨率具备随频率的适应性。这个特点使得S 变换在信号的时频分析中具有明显的优势。 S 变换[1]是由地球物理学家Stockwell 于1996年首次提出的。它可由短时傅里叶变换推导而来，对于连续信号()h t 的短时傅里叶变换为： 2(,)()()j ft STFT f x t w t e dt π+∞ --∞τ=-τ?(1) 其中， 22()t t -δω= (2) 若窗函数为归一化的高斯函数，且对窗函数进行依赖频率的伸缩和平移，那么 22()2(,)t f t f τ τ--ω-= (3) 这样就得到了连续信号()h t 的S 变换定义式： 22()22(,)(f t i ft ST f h t e dt πτ-+∞---∞τ=? (4) 其中，τ为时移因子。 利用S 变换与傅里叶变换之间的紧密联系，可实现信号从S 变换中的无损恢复。S 变换的逆变换形式如式(5)所示： {} 2()(,)j ft h t S f d e df πττ+∞ +∞-∞-∞=?? (5) S 变换还可以看成是信号的小波变换与相位因子的乘积。它采用平移、伸缩的局部高斯窗函数作为母小波，具有频率分辨率高、抗噪性强的优点，且不需满足小波变换的容许性条件。因此，S 变换并不是严格意义上的小波变换，但可以看成是小波变换的一种扩展。 2.2S 变换的瞬时频率表达 由于S 变换为复数，包含实部和虚部，所以S 变换可以表示为： (,)(,)(,)j f S f A f e τττΦ= (6) 其中(,)A f τ为振幅谱，(,)f τΦ为相位谱： (,)f τA =[][]Im (,)(,)arctan Re (,)S f f S f τττ????Φ=?????? (8)

(完整版)基于MATLAB的心音信号的采集和分析本科毕业设计

本科毕业论文 题目基于MATLAB的心音信号的采集和分析 专业 作者 学号 单位 指导教师 20 15 年 5 月 教务处编

原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究取得的成果。除文中已经引用的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均在文中以明确的方式表明。本人承担本声明的相应责任。 学位论文作者签名：日期： 指导教师签名:日期：

目录 前言 (1) 1. 概述 (2) 1．1MATLAB的应用背景简介 (2) 1．2心音信号的基础理论 (3) 1．3MATLAB环境采集和分析心音信号的可行性 (4) 2. 心音信号的采集与预处理 (6) 2.1心音信号的采集 (6) 2.2心音信号样本采集图 (7) 2.3心音信号的预处理 (8) 2.3.1 时域加窗频域滤波 (8) 2.3.2小波软阈值滤波 (8) 3. 心音信号的分析 (10) 3.1心音信号的时域分析 (10) 3.1.1希尔伯特变化提取包络 (10) 3.1.2小波分析求时域分布 ....................... 错误！未定义书签。 3.2心音信号的频域分析........................... 错误！未定义书签。 3.2.1 频域分析................................. 错误！未定义书签。 3.2.2 小波分解................................. 错误！未定义书签。结论.................................... 错误！未定义书签。

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

心音采集的实现

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/1e8229349.html, 心音采集的实现 作者：庞智明卢思源侯启家汤建明 来源：《科技视界》2016年第15期 【摘要】基于现有的单片机原理与应用技术、数据处理技术，本作品设计了一种袖珍型 的心音监听仪。本作品通过心音传感器采集心音数据，使用PC处理数据，再上传至网站数据库。使用者可以实时监测自身的健康状况。在发生问题的时候，也可以立刻将检查结果发送给医生，使得医生的工作效率加快，亦减少了病人的等待时间。 【关键词】心音；健康；大数据 0 引言 根据心音来诊断心脏的历史可以追溯到很久以前。但是听心音的仪器的产生却仅仅二百多年的历史。1816年，第一个发明了听诊器是法国医生Laennec，而正式用于临床判断的却是在1817年。其实，起初听诊器的发明，是用来诊断胸腔疾病。在1840年，英国医生Jacalyn Duffin改良了听诊器之后，就可以听到身体内部更多的声音，如静脉血管、动脉血管、心脏跳动、肺部呼吸、肠子蠕动的声音。1937年，凯尔将卡门的听诊器再次改良，使之能够能产生 立体音响。近年来，市场上陆陆续续出现了一些电子听诊器，可放大心脏声音，还可以记录心脏杂音，与正常心音比较。听诊通过使用一个简单且有效率的工具——听诊器，获得了结构性和功能性心脏缺陷的很多信息。而电子听诊器正在逐步取代传统听诊器。 电子听诊器的出现，大概是在20世纪70年代左右。美国一家医疗器械的公司推出了电子听诊器，该听诊器可以捕捉到身体内部器官发出的一些微弱却非常重要的声音，使得医生不会错过任何有价值的声音，更容易判断心肺等器官可能发生的病变。 在我国，电子听诊器出现的比较晚，虽然听诊器可以听到心音，但是并非针对心音。而从1975开始，就有人提出了自制心音脉搏监听仪。虽然仅仅是个开始，但是从近年来的论文发 表来看，针对心音脉搏的研制越来越多了，并且增加了许多技术，如蓝牙、无线、APP等等。 目前，我国心音监听仪的研发和应用还处于一个急速发展的阶段。和国外的心音监听仪的区别，在技术上不是很大，最大的区别在于针对杂音的处理的算法。 1 系统方案设计 1.1 系统方案确定 在此方案中，把系统分为传感器模块、采集模块、数据处理存储模块和PC处理模块四个部分。在传感器部分，因为脉搏的信号可以从心音信号中提取，所以只设置了心音的传感器。脉搏信号将在PC机中通过算法提取出来。首先在心音传感器采集，经过放大、滤波电路，经

EMD算法分析心音信号

心音信号的EMD算法分析 摘要：一个新的无心电图参考的无监督、低复杂度的检测S1和S2心音成分的方法被提出。该心音分割算法将心音信号分为四个部分：第一心音，收缩期期，第二心音和舒张期。该算法使用经验模式分解（EMD）在时间域产生心音的强度包络。所提出的算法的性能已使用100个数字心音记录包括正常和异常心音的14000个心脏周期评估。该算法已显示出超过90%的正确率。 关键词：心音描记法，听诊，第一心音，第二心音，收缩期，舒张期杂音，经验模式分解，分割。 一引言 心血管系统造成的杂音和畸变的许多病理条件听起来多比之前他们反映的其他症状多，如心电图（ECG）信号的变化[ 1 ]。虽然心电图和超声检查广泛用于心血管病的防治诊断，首先由医生进行了听诊心脏声音分析的老年艺术来评价心脏的功能状态。然而，诊断很少单独基于听诊，由于该听诊是主观的而且高度依赖于解释器的技能的事实。然而普通医生还是要采用有效和客观的手段做一个简单的初步检查，在疑似病人可能被送到心脏科医生作进一步检查之前。 听诊观察者试图分开听和分析心音，然后合成心脏功能。一个心动周期中，应该确定的重要组成部分是：在第一心脏声音（S1），收缩期期间，第二心脏声音（S2），和舒张期在这个序列中的时间。重要特征应该被量化，包括节律、定时时刻和心脏声音分量的相对强度，S2的分裂，杂音或其他额外的声音的存在以及杂音或其他额外的声音的时间、强度和质量。虽然不同声音定性描述很多是可用的，但是仅通过听去量化其性能是很困难的。有人可能会得出这样的结论：客观有效的基于心音成分的定量特征可用于做出可靠的诊断。 心音分割算法在文献中大致可分为两种主要的方法：需要参照心电图同步分割和不需要这样的。后者可以进一步分为有监督和无监督的方法。有心电图参考的方法，首先分别检测QRS波和T波以定位SI段和S2段[2]。低质量的心电信号中，T波并不总是清晰可见。在这种情况下，S2的声音可以通过非监督分类[ 3分]。为了避免数据采集时额外的硬件要求和繁杂的接线安排，许多研究者试图通过几种信号处理和统计信息的方法找出S1 S2，而不用心电图作为参考。在这种情况下，已经提出了一些监管技术，如人工神经网络[4]和决策树[5]。另一类方法涉及如envelogram的无监督的方法[6]，频谱量化方法[7]，以及使用梅尔频

文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分