小波包与混沌集成的心音特征提取及分类识别

针对心脏疾病诊断过程中心音识别的难点,提出了一种结合小波包分析及混沌的特征提取的心音识别方法。首先分析统计了心音信号的小波包能量特征,然后选取小波包分解中能表征心音信号特征的分量进行混沌分析,计算了最大Lyapunov指数和关联维数;最后以这些参数构成特征矢量作为支持向量机的输入,对临床采集到的65例正常及有心脏疾病的心音信号进行识别分类。结果表明,结合小波包分析和混沌的特征参量,较传统的分类识别方法具有更高的识别精度,说明非线性混沌特征能够较有效地表征心音信号的特征,为下一步临床心脏疾病的更准确诊断奠定了基础。

基于EMD关联维数和多重分形谱的心音识别

心音是一种高度非线性、非平稳性的振动信号,传统的线性分析方法不足以揭示其内在特征,提出了一种基于EMD关联维数和多重分形谱的心音分类识别方法。首先通过EMD将心音信号分解成若干个IMF,利用互相关系数准则对其进行筛选以得到主IMF分量,并利用G-P算法求主IMF分量的关联维数;然后分析多重分形谱的4个特征参数,其中多重分形谱宽度的差异性最大,将它结合主IMF分量的关联维数,作为二叉树支持向量机的输入向量实现对临床采集的正常心音和5类异常心音信号的分类识别。结果表明,该方法能有效地提取心音特征,同时提高了心音信号的识别率。

地温在煤自燃过程中的作用分析

通过分析煤体氧化放热性、自燃蓄热条件和供氧条件与地温的关系 ,推导出煤温与耗氧速度和放热强度的关系式以及热风压和升温必要条件的表达式 ,同时在煤自然发火实验台上进行了试验研究 .研究结果表明 ,由于地温的作用 ,增强了煤体自身的氧化放热性能 ,同时改善了自燃的蓄热条件和供氧条件 ,增大了煤体的自燃危险性 .

地温对煤层自燃危险性的影响研究

研究了地温对煤层自燃危险性的影响 .通过分析煤体氧化放热性、自燃蓄热条件和供氧条件与地温的关系 ,推导出煤温与耗氧速度和放热强度的关系式、热风压和升温必要条件的表达式 ,同时在煤自然发火实验台上进行了实验研究 .研究结果表明 ,由于地温的作用 ,增强了煤体自身的氧化放热性能 ,同时改善了自燃的蓄热条件和供氧条件 ,增大了煤体的自燃危险性 .该项研究对于进一步完善自燃理论 。

心脏储备无创监测系统的研究

研究了基于心力—心音关系的心脏储备无创监测系统。该系统由心音传感器、心音信号采集处理电路及计算机组成。文中对该系统的测试原理及特点、系统总体结构等部分作了详细介绍,提出了心脏储备指标。通过临床实验和人群调研表明,该系统能无创、快速、低成本和客观量化地对心血管病人和健康人的心脏储备指标进行检测和评估。这些指标可广泛用于医生临床诊断、运动员心脏功能监测、孕产妇心脏安全性评估以及一般人体质评估等,具有十分重要的意义。

煤自燃过程中极限参数的研究

煤自燃过程是煤氧化产热和环境散热之间热平衡关系的变化过程 .通过对煤自燃过程的热平衡关系进行分析 ,导出了煤体氧化蓄热升温的必要条件的数学表达式 .在此基础上 ,研究得出了上限漏风强度、上限煤体粒度、下限氧含量和下限煤体厚度 4个煤自燃过程的重要极限参数 .研究结果表明 ,任何一种煤在氧化蓄热过程中 ,只有同时满足煤体的漏风强度小于该煤体的下限漏风强度 ,煤体粒度小于其上限煤体粒度 ,煤体中的氧含量大于其下限氧含量 ,以及煤体厚度大于其上限煤体厚度 ,才有可能引起自燃 .这一研究结果为进一步完善煤自燃理论以及研究新型自燃防治技术提供了必要的理论基础 .

基于智能手机的心电实时监护系统的设计

介绍了基于智能手机的心电实时监护系统的设计方法。该系统由测量节点、智能手机节点和监护中心端组成,智能手机节点通过蓝牙实时接收由穿戴式心电采集节点传来的心电数据,并将监护结果通过GPRS网络传输到监护中心端。该系统由病人随身携带,能对多种常见的心律失常症状进行智能诊断,提供实时准确的远程心电监护。通过功能测试,该系统运行良好。

自适应提升小波变换在心音信号预处理中的应用

通过构造提升小波变换的预测滤波器和更新滤波器,将自适应提升小波变换用于心音信号的预处理,提升小波变换不仅保留了小波变换在信号处理中的优势,而且可以提高信号处理的速度,可以在心音信号的实时处理中起到很好的去噪效果。通过仿真实验对实际采集的几十组心音数据进行了去噪处理,结果表明,该方法在去噪效果和处理速度上都有着明显的优势,在心音的实时采集中有很重要的应用价值。

巷道煤体漏风规律研究

在分析综放开采条件下巷道煤体所处环境的基础上 ,通过对巷道松散煤体中漏风风流的流态、渗透系数、漏风动力等关键因素的分析研究 ,探讨了巷道煤体的漏风规律 ,推导出了巷道松散煤体的渗透系数的表达式 ,漏风强度、风压梯度与空隙率之间的关系式 ,以及总体漏风强度的表达式 .研究结果表明 ,巷道松散煤体中的漏风流态为层流 ,其漏风动力主要由风流沿巷道的压力降、巷道煤柱两侧的压力差、热力风压、巷道起伏引起的动压差和巷道风流的位压差构成 .为研究巷道煤体自燃规律及防治技术提供了一定的理论基础 ,具有重大的现实意义 .

固定源氮氧化物排放及控制技术应用

固定源是氮氧化物排放的一个主要来源。通过对主要固定源氮氧化物生成机理及现有的排放控制技术进行论述,分析我国固定源氮氧化物排放的实际情况,提出我国固定源氮氧化物排放控制还处于起步阶段,氮氧化物排放标准相对宽松,氮氧化物排放控制技术有待进一步普及,并提出固定源氮氧化物排放治理的一些建议。

基于数学形态学的心音信号识别方法

为实现对第一心音 (S1)和第二心音 (S2 )的自动识别提出了一种新方法。首先对原始心音信号进行预处理 ;然后利用数学形态学方法提取心音信号的包络 ;最后使用差分法并结合心音的医学知识对其进行识别。利用该方法对 80例心音信号进行了分析测试 ,结果显示对 S1与 S2识别的准确率达到了 86 % ,其中对于正常心音信号的识别准确率达到了 10 0 %。试验结果表明 ,文中提出的方法对 S1与 S2的识别准确率较高 ,为进一步的心音信号分析奠定了良好的基础。

定量递归分析和近似熵在心音分类识别中的应用

为了有效利用心音信号的非线性特征信息对心音信号进行分类识别,提出一种基于定量递归分析和近似熵的心音特征提取方法。首先利用递归图对心音信号进行定性分析;然后,定量提取心音的非线性特征参数:递归率、确定率、近似熵构成特征矢量;最后将特征矢量输入二叉树支持向量机,对采集到的正常以及5类心脏瓣膜性心音信号进行分类识别。对于文中提取的非线性特征参数,通过统计学分析证明了其有效性。结果表明,该方法能有效识别心音信号。

松散煤体中氧气输运过程的理论分析

根据煤氧作用低温自燃理论 ,分析了氧气在松散煤体中的运动形式 ,探讨了各种运动形式的控制方程 ,对氧气在松散煤体中的输运规律进行了研究 .结果表明 ,氧气在松散煤体中主要通过流动空气的携带和自身的扩散来输运 .在忽略Soret效应、假定煤体为各向同性的均匀多孔介质等简化条件下 ,推导出氧气在煤矿井下松散煤体中输运过程的数学模型 .对进一步完善煤炭自燃理论。

综放工作面巷道漏风状况分析

通过对综放工作面巷道煤层所处环境、松散煤体漏风流态、漏风动力等关键因素的分析 ,研究了巷道煤体漏风状况 .结果表明 ,综放工作面巷道煤体中的漏风流态为层流 ,并在此基础上推导出巷道松散煤体渗透系数的表达式、漏风强度、风压梯度与空隙率之间的关系式及总体漏风强度表达式 ,从而为进一步完善巷道煤体自燃理论及防治技术研究提供了一定的理论基础 ,具有一定的现实意义 .

3σ规则和μ律阈值法在心音信号去噪中的应用

讨论小波包阈值法去噪的机理,提出基于小波包变换的3σ规则和μ律阈值法在心音信号预处理中的方法,该方法保留小波包变换去噪的优势,能够有效地突出心音的特征部分,在心杂音信号去噪中有较好的效果。实验结果表明,该方法在去除干扰和心杂音上有着一定的优势,在心音信号检测中有重要的应用价值。

运动员心功能评估新方法和新指标的研究

目的:探讨无创检测和评估心功能的新指标和新方法。方法:随机抽取81名体育系学生(实验组,n=81)和41名普通系学生(对照组,n=41),完成规定运动量的台阶运动后,通过采集心音信号,进行了心率,D/S比值以及S1/S2比值的对照研究。结果:在静息状态下,体育系学生的心率为66.2±8.7,D/S比值为2.04±0.33;普通系学生的心率为70.8±8.0,D/S比值为1.82±0.27;在全运动量下,体育系学生的S1/S2比值为7.34±4.04;普通系学生的S1/S2比值为5.22±2.38。结论:体育系学生比普通系学生具有较高水平的心脏储备。该方法可用来评估运动员与一般人的心脏储备,为运动员选拔以及一般人体质评估提供一种客观量化的新指标。

经验模式分解在QRS波群和T波检测中的应用

针对未经预处理的心电信号中QRS波群和T波,提出一种基于经验模式分解的检测算法。该方法首先采用结合端点延拓的经验模式分解方法对信号进行分解,然后通过适当选择分解后的固有模态函数和残余分量,不使用"经验阈值"能得到准确的检测结果。利用MIT-BIH Arrhythmia Database中心电数据检测表明,QRS波群的检测率达到99%以上,T波的正确识别率也获得较大的提高。该算法中提出的端点延拓方法能有效地减少使用经验模式分解的次数,提高检测的实时性,具有较好的应用前景。

心音中医学指标的提取

根据心音信号自身的特点,结合经验模式分解,提出了一种从心音信号中提取医学指标的方法。对心音信号进行预处理,然后对预处理后的信号采用黄变换,获取各阶固有模态函数(IMFs),从中选取第一和第二阶IMF进行希尔伯特变换,得到心音的包络。利用双阈值法,并给出具体的阈值,实现了对第一心音(S1)和第二心音(S2)的定位,从心音信号中获取了心率S1和S2的幅值比(S1/S2)以及舒张期和收缩期的时限比(D/S),为临床上评估心脏储备提供了便利。

基于改进的维奥拉积分方法提取心音信号包络

心音是评价人体心脏功能的重要生理信号之一,分析心音信号特征对心脏疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。分别采用希尔伯特黄变换、归一化香农能量以及维奥拉积分方法提取心音信号的特征包络,并针对维奥拉积分法存在的不足,结合香农能量方法可抑制高、低强度信号的特性,提出了一种改进的心音信号特征包络提取方法,最后采用阈值法实现了对心音信号的分段。采用改进的维奥拉积分方法对55例心音信号提取特征包络并进行分段处理,经验证该方法能有效的提取心音信号特征包络,对正常信号分段正确率达到了100%,异常信号分段正确率平均达到了95.32%,适合于心音信号分段。

睡眠呼吸暂停监测方法及仪器的研究

介绍了睡眠呼吸暂停监测的基本原理和重要意义 ,阐述了国内外该领域研究的现状 ,分析了睡眠呼吸暂停监测的几种方法。在此基础上 ,研制出了价格低廉的便携式睡眠呼吸暂停监测仪。实验结果表明该仪器使用方便、精度高。