二维心音图特征提取与识别方法的研究

摘要

针对心音的特征提取问题,将一维心音信号转换成二维心音图,采用图像处理技术提取心音的图像特征.本文首先对一维心音信号进行小波降噪和幅值归一化,将处理后的心音信号转换成具有统一性和可比性的二维心音图,并进行预处理;然后结合心音生理意义和二维心音图的图像特征,对能表征二维心音图生理信息的图像特征进行分析研究,重点研究二维心音图纵横坐标比和拐点序列码特征;最后,基于纵横坐标比、拐点序列码、小波分解系数3个特征,探讨利用欧氏距离和支持向量机(SVM)两种识别方法进行二维心音图分类和身份识别的可行性.实验结果表明,3种特征都可以实现二维心音图的分类识别,其中拐点序列码识别率最高;这种基于图像处理的二维心音图分类和身份识别方法具有明显的可行性和实用性,拥有广阔的应用前景.