心音频谱图在二尖瓣反流患者左心室功能监测中的作用

目的探求使用可穿戴设备获取心音频谱图,观察不同程度二尖瓣反流(MR)患者心音频谱特征在左心室功能监测中的作用。方法入选2020年6月至2021年5月因心血管疾病入住上海交通大学医学院附属瑞金医院的102例MR患者,根据心脏超声MR反流束面积/左心房面积比值超过20%将其分为轻度MR组72例和中度及以上MR组30例。基于心音频谱图对心音持续时间、最大声强、最大心音振幅进行分析,并与心脏超声测定的左心室射血分数(LVEF)进行相关性分析。结果心音频谱图第一心音持续时间与收缩期持续时间比值(S11-S12/S11-S21)与LVEF呈线性负相关(r=-0.535,P<0.01),S11-S12/S11-S21用于判定LVEF降低(LVEF<50%)曲线下面积为0.840(95%CI=0.756~0.924,P<0.01),截断值是55.50%,敏感度78.6%,特异度83.3%。结论心音频谱图提示,MR患者心脏收缩期第一心音持续时间占比与LVEF呈负相关性,在二尖瓣病患的心功能居家监测中存在潜在的应用价值。

基于时频谱图的配电网高阻接地故障智能识别方法

针对配电网中发生高阻接地故障(high impedance fault, HIF)进行特征提取时,人为构造的特征量或特征向量难以充分体现高阻接地故障区别于其他事件的特征问题,提出一种波形隐含特征提取方法.通过连续小波变换将零序电流转换为时频谱图,并分割为正方形切片,然后使用卷积神经网络辨识高阻接地故障特有的“齿”形特征.结果表明:文中所提方法能由波形中的高频分量得到可视化的时频谱图,省去了人为构造的特征量的步骤,避免了特征量难以准确表征HIF特征的问题,其可靠性在仿真及现场样本测试中得到了验证.

基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演

土壤有机碳含量关乎地力强弱、生态均衡及农业的永续经营,是精细农业实践中不可或缺的指标。高光谱定量分析技术以其高效性和成本优势成为评估该指标的首选方法。但当前研究多基于少量单一样本,且在光谱数据处理和建模关键技术等方面,仍需突破以提高有机碳检测的准确度。为此,本研究以欧盟统计局提供的LUCAS多种类型土壤光谱数据集作为分析对象,设计了一种基于频谱图的土壤有机碳(SOC)含量高光谱反演方法。将土壤高光谱数据进行预处理,去除光谱中的噪音和冗余信息;运用小波包变换(WPT)、短时傅里叶变换(STFT)将一维光谱数据分别转换成大小为33×34和128×36的二维频谱图,提高光谱特征信息维度,以更好适应卷积神经网络(CNN)学习结构,同时二维形式呈现了吸收率随波长变化的频率分布,可以更精确地显示不同频率或波长上的吸收率差异;将频谱图输入构建的CNN模型进行回归预测,估测SOC含量。对比偏最小二乘回归(PLSR)和一维卷积模型(1D-RDC)与STFT-CNN、WPT-CNN估测模型。结果表明,经小波包变换和短时傅里叶变换后得到的频谱图能够很好体现光谱中的特征信息,配合CNN模型的特征提取和学习能力能够有效地估测大规模土壤高光谱中SOC含量,WPT-CNN模型估测效果最优(决定系数R 2,0.84;均方根误差RMSE,11.2),STFT-CNN模型的回归预测效果次之(R 2,0.77;RMSE,13.29)。因此,基于频谱图的土壤有机碳含量高光谱反演方法对大型土壤高光谱数据集中的土壤有机碳含量估测有较好的效果,可为构建智能化的土壤属性预测技术提供参考。

基于频谱图与时序成像的非侵入式负荷监测方法

针对在多种电器设备同时运行的场景下,当前非侵入式负荷监测方法存在分解困难的问题,本文提出了基于频谱图与时序成像的非侵入式负荷监测方法。首先进行负荷分解,利用频谱图变换原理将多种电器设备的聚合电流转换成频谱图矩阵,并通过词嵌入将频谱图矩阵变换到高维;然后通过k-均值聚类算法得到单个电器设备的频谱图矩阵并反变换为相应的时序电流;其次,进行负荷分类,将负荷分解得到的各类电器设备的时序电流转换为图像进行分类,分类模型为训练完成的深度神经网络模型。最后,利用公开数据集进行实验,结果表明所提方法具有较好的分解和分类效果。

基于多维度频谱图的钢琴音频信号识别算法

常用的钢琴音频信号识别算法计算代价过高,为此,提出基于多维度频谱图的钢琴音频信号识别算法。选取某一钢琴选段作为识别目标,检测音频信号获得多维度频谱图,针对频谱图简化特征向量矩阵,提取频谱序列作为输入样本,完成目标音频信号识别。实验结果表明:所设计算法的音符基频计算偏差在1%以内,音频信号特征维度压缩水平和BER指数高,整体计算代价小。

基于时频谱图与图像分割的柴油机故障诊断

将图像分割理论引入柴油机故障诊断中,提出一种基于时频谱图、图像分割和模糊模式识别的柴油机故障诊断新方法.首先利用二进小波对柴油机缸盖振动信号进行预处理,然后用时频谱图对柴油机气门机构4种状态下的缸盖表面振动信号进行时频分析,并将谱图结果根据图像分割理论对其等高图进行分割,最后通过选取分割后图像的特征体质心位置、特征体面积、数目和熵作为特征参数,并利用模糊C均值聚类对图像进行分类识别.试验结果表明,新方法提取的振动信号图像几何特征与形状特征参数能充分反映柴油机气门工作状态的信息,对不同类型的气门故障均能正确诊断.

基于时频谱图的脉冲噪声抑制方法

从时频分析的角度,提出了一种新的音频信号脉冲噪声的处理方法。该方法基于被污染信号的时频谱图,通过区分纯净信号和脉冲噪声信号的频域特性与相关性来检测脉冲噪声。首次提出前后信息相关联的"限幅"噪声抑制方法,并利用带过滤系统的中值滤波方法分别对短时和暂态两种脉冲噪声信号加以抑制和消除。和信噪比相比,还进一步提出了四个指标专门用于评价去除脉冲噪声方法的性能。基于这四个指标,分析了如何调整参数以获得更好的检测和修复性能,并用大量仿真实验证实了这种新方法的有效性。最后给出了系统仿真结果,并指出了该方法的应用前景。

经颅多普勒频谱图诊断脑动脉硬化症

脑动脉硬化症(CAS)是中、老年人常见疾患之一。由于脑血管弥漫性硬化、管腔狭窄及小血管闭塞,致使供应脑实质的血流减少,神经细胞变性,从而引起一系列的神经和精神症状。应用经颅多谱勒频谱图(TCDSG)的频谱图波形(SGW)和过度换气(HV)诱发的改变,诊断CAS及其严重程度的分级。

基于数学形态学的病理性附加肺音时频谱图分析

对病理性附加肺音进行即时识别和分析,是监控呼吸系统病情和不断改进治疗方法的十分必要的手段。提出了典型病理性附加肺音进行STFT和小波变换后的特征频谱图像模型,并根据这一模型设计出病理性附加肺音识别方法。这一方法与国际上各种基于学习或统计的病理性附加肺音识别方法比较,具有直观的优势和鲁棒的特点。

一种适合FPGA实现的时频谱图增强算法

在基于FPGA的时频分析研究设计中,针对直接显示的时频谱图无法体现频谱细节变化的问题,提出了一种适合硬件实现的谱图增强算法.该算法以正弦信号的频谱结构为原型,选用反比例函数逼近正弦信号的频谱包络,并结合实际应用情况推导出具体的增强算法,利用该算法不仅对时频谱图的灰度级进行了压缩,而且进行了谱图增强处理.实验结果表明,此算法可有效显示出时频谱图的细节变化,与对数变换相比,具有运算量小,实时性好,适合硬件实现等特点.

三尖瓣环部多普勒超声频谱图评估右心室收缩及舒张功能

目的 采用低频多普勒超声对 70例右心室功能异常的心脏病患者进行三尖瓣环收缩期和舒张期低频多普勒运动频谱记录 ,并与 40例正常人的低频多普勒运动频谱参数进行了比较。部分病人进行了三尖瓣环运动频谱测值与右心导管压力参数相关性的比较。结果 三尖瓣环运动频谱图参数能够反映不同病理状态下三尖瓣环运动的变化 ,其运动变化频谱参数收缩期峰值流速 (C V)和流速时间积分 (C VTI)、舒张早期与晚期的流速比值 (A V E V)、舒张晚期流速时间积分与舒张期总流速时间积分之比值 (A VTI VTIt)与右心室的收缩、舒张功能指标显著相关。

基于多维度频谱图的话语标记语特征识别系统设计

以话语标记语特征高精度识别为宗旨,该文设计一种基于多维度频谱图的话语标记语特征识别系统。用户可在该系统的录入模块存储话语标记语数据,录入模块将用户录入的话语标记语数据存储在数据库中,若用户在识别模块输入话语标记语识别指令,识别模块将使用基于多维度频谱图的话语标记语特征两层识别方法,以话语标记语两层分类的模式,将用户输入的话语标记语与数据库中的话语标记语相对比,提取话语标记语特征,识别话语标记语类型并将其展示在系统主界面反馈至用户。实验结果显示,所设计系统对多种、多维度的话语标记语特征识别精度较高,在话语标记语的多维度频谱图中,对话语标记语的多维度特征漏识率较低,使用优势显著。

用室壁多普勒频谱图评价左室舒张功能的研究

近年来对左室舒张功能的研究越来越引起学者们的关注,超声心动图法单纯依据二尖瓣血流频谱的指标被多项综合指标取代。目前沿用的判断左室舒张功能方法都是靠流经二尖瓣口、肺静脉的血流以及对左房的影响等间接方法得出的。本文所用的室壁多普勒频谱图法直接取样于舒张期室壁的运动速度判断左室的舒张功能状态。

多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确.

垂体后叶素对家兔心电频谱图及血液动力学的影响

缺血性心脏病是威胁人类生命的主要疾病之一,常造成中老年人病残或死亡,但常规心电图(ECG)及运动试验的诊断价值尚不能令人满意,心电频谱图(FCG)采用生物控制论的概念和信息处理方法,将心电信号的时域信息变换为多域信息,进行多参数、多指标的综合分析。文献报道,FCG诊断冠心病有一定的价值。

室壁多普勒频谱图与DTI对心肌运动观察的比较

目的 :通过应用室壁多普勒频谱图 (VWDS)对正常人及冠心病心肌梗塞患者的室壁运动进行观察分析 ,并与多普勒组织成像 (DTI)技术中的速度显示方式进行对比 ,探讨VWDS在室壁运动中的应用价值。方法 :应用脉冲式超声诊断仪记录室壁多普勒频谱图 ,分别测量心肌前壁和后壁的收缩波及舒张波峰值速度并与DTI进行对比。结果 :对比显示 :①测定原理相同。②频谱图的波形及意义相同。③均具有以下规律 :正常人同一心脏平面后壁运动速度高于前壁、同一心肌部位舒张波高于收缩波 ;心肌梗塞组各波峰值速度明显低于正常组 (P <0 .0 1)。结论 :VWDS具有与DTI速度方式的相同功能 ,可判断心功能 ;且设备普及 。

自动物种识别中基于时频谱图形状的声学部件检测

概述了声音的自动物种识别在环境监测中发挥的重要的作用,创新性地利用时频谱图将可听的声音信号转换为可视的图像信号,并定义了构成动物叫声结构的基础声学部件。从图像处理的角度出发,设计了3种基于时频谱图形状检测声学部件warble,stacked harmonic和oscillation的算法;通过母考拉的叫声结构详细阐述这3种算法,并将这3种算法的识别结果与Raven和Song Scope进行了比较。实验结果表明,相较于Raven和Song Scope,本文设计的3种算法在识别精度上提高了10%。

一种将频谱图转换为电子数据的实现方法

现有大量电磁兼容检测数据多以纸张作为载体,其关键频谱数据不能直接应用于电磁环境的预测与评估。为了解决检测报告中频谱曲线图转换为电子数据的需求,提出了一种转换方法,将传统"临摹"与计算机技术相结合,通过坐标转换技术,将屏幕坐标转换为实际坐标,再利用描点和插值算法,将频谱曲线图转换为多点频率-幅度的离散数据。依据这一原理,开发了相应的图形识别软件,经实际频谱图识别验证,幅度误差小于3 dB。

正常人心动周期改变对房室传导间期心电频谱图的影响

通过正常人行心房食管调搏术来观察生理状态下心动周期 (RR)对房室传导时间 (PR)频谱图的影响 ,以期进一步了解心脏各间期心电频谱图的特征。 1 5例排除心血管疾病者行心房食管调搏术 ,逐步起搏 ,测定其各阶段连续心电信号 1 2 8个周期 ,经快速傅立叶 (FFT)转换后进行频谱分析。结果表明 ,正常情况下 ,随着起搏心率增加 (RR缩短 ) ,PR间期的频谱变化表现为低频逐渐升高 ,高频成分逐渐下降 ,低高比值升高 (P <0 0 5 )。本研究提示生理状态下 ,RR对PR心电频谱图的影响较大 ,这对于进一步探讨心电频谱图各影响因素的定量作用提供了一定的排除心率影响的依据 。

心肌梗死康复期心功能多普勒频谱图的评价

目的通过对心肌梗死康复期患者的梗死区室壁和健康对照组相同部位的室壁多普勒频谱图的对比观察,为定量分析梗死室壁舒缩功能提供了新方法。方法应用室壁多普勒频谱图技术,测定两组频谱图中的S波峰值速度及射血前期(PEP)、左室射血期(LVET)、等容舒张期(IRT),列表进行对比分析。结果疾病组中的S波峰值速度明显低于正常组,PEP/LVET,IRT间期明显高于正常组,均有明显差异(P<0.001)。结论为临床提供了心肌梗死康复期患者心功能判断的新方法。室壁多普勒频谱图可在脉冲式多谱勒超声仪上获得。