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为了自动化地检测肺音中间断性异常呼吸音——罗音,基于新兴的分数阶Hilbert变换信号分析手段,提出一种新的检测算法.在不同阶数下,将分数阶Hilbert变换作用于肺音信号,由此可生成一个与该信号对应的二维纹理图像,纹理图像中呈现的明暗相间条纹组合的特征与罗音信号特征相对应,据此可实现罗音检测.分别进行两组检测实验,一组采用仿真的罗音叠加于实际肺音上进行罗音检测,100%的罗音被检测出,另一组采用美国胸科学会教学数据库包含真实罗音的肺音信号进行检测,敏感性指标达到97%,从而验证基于分数阶Hilbert变换的方法检测罗音的有效性.

作者:李真真;吴效明

来源:中国生物医学工程学报 2013 年 32卷 3期

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作者:
李真真;吴效明
来源:
中国生物医学工程学报 2013 年 32卷 3期
标签:
信号检测 分数阶Hilbert变换 特征提取 罗音检测 signal processing fractional Hilbert transform feature extraction crackle detection
为了自动化地检测肺音中间断性异常呼吸音——罗音,基于新兴的分数阶Hilbert变换信号分析手段,提出一种新的检测算法.在不同阶数下,将分数阶Hilbert变换作用于肺音信号,由此可生成一个与该信号对应的二维纹理图像,纹理图像中呈现的明暗相间条纹组合的特征与罗音信号特征相对应,据此可实现罗音检测.分别进行两组检测实验,一组采用仿真的罗音叠加于实际肺音上进行罗音检测,100%的罗音被检测出,另一组采用美国胸科学会教学数据库包含真实罗音的肺音信号进行检测,敏感性指标达到97%,从而验证基于分数阶Hilbert变换的方法检测罗音的有效性.