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肺音認識のための信号処理連続性ラ音·断続性ラ音の分離と識別

机译:用于肺部声音识别分离和连续式车床/间歇式车道的信号处理

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摘要

電子聴診器で聴取した肺音のパターン認識に適した信号分離の手法を紹介する.肺音認識は,肺聴診音を構成する肺音をすべて言い当てる多重ラべリングの識別問題である.疾患者の肺聴診音は呼吸音と共に複数の種類の異常音が混合することがある.呼吸音以外に聴取される異常な肺音はラ音と呼ばれ,連続性と断続性に分類される.しかし,それぞれの肺音のモデル化や特徴抽出は必ずしも容易ではなく,教師あり機械学習のために大量の肺音サンプルを用意できるとも限らない.本研究では,肺聴診音を性質の異なる成分に分離する信号処理によって肺音認識を達成することを提案する.スペクトログラムのロバスト主成分分析によって連続性ラ音を分離でき,低階数スペクトログラムの信号のスパース表現から断続性ラ音を分離できることを示す.また,スパース表現のウェーブレット係数から断続性ラ音を更に水泡音と捻髪音に分類できることを示す.
机译:在电子听诊器上听到了适合于肺部声音模式识别的信号分离技术。肺部声音识别是猜测所有肺部声音的多重标记的识别问题。疾病的肺功能声音可以混合多种类型的异常声音,呼吸声。除了呼吸声之外,还听到异常的肺听起来被称为LA声,它被归类为间歇性和连续性。然而,每个肺部的建模和特征提取并不总是容易,不一定也监督可以制备大量肺的机器学习样本。在这项研究中,我们建议通过信号处理来实现肺部声音识别,以分离性质的肺功能不同分量。它可以通过频谱图的鲁棒主成分分析来分离连续性rale,其可以将噼啪声与信号的低秩谱图的稀疏表示分开噼啪声。它还表明,可以将其分为来自稀疏表示的小波系数的更多的罗布斯和Hinekami声噼啪声。

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