《基於循環平穩信號理論的心音降噪聲方法與套用研究》是依託大連理工大學,由唐洪擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於循環平穩信號理論的心音降噪聲方法與套用研究
- 依託單位：大連理工大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：唐洪
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
心音在獲取過程中常常受到噪聲的影響，比如聽診器（感測器）與皮膚的接觸音和摩擦音、呼吸音、環境的音頻干擾等等。噪聲表現出非高斯、非平穩、有色等特性。噪聲、心音的時頻特徵混疊在一起，導致傳統的時頻域降噪聲方法性能不理想。從心音產生的機制看，心音具有周期性；而噪聲是隨機的。將信號分解到有關循環頻率域，可實現心音與噪聲分離。據此，本項目研究心音在循環頻率域-時域、循環頻率域-時域-頻域等聯合域的表達方法；研究心音的循環平穩增強方法（心音不是完全循環平穩的）；研究聯合域內心音與噪聲的分離方法；研究心音的循環平穩包絡提取新方法；研究噪聲的特性，提出模擬噪聲的模型。預先理論研究表明，只要噪聲與心音沒有交疊的循環頻率，可實現心音與噪聲徹底分離。本項目極大地放寬了噪聲的限制條件，提高了算法的適應性，使算法具有了實用價值。本項目的完成，有望使眾多心音分析算法免受噪聲的影響，成為自動心音分析的關鍵預處理技術。
結題摘要
心音在採集過程中常常會引入各種噪聲，比如聽診器（感測器）與皮膚的接觸音、摩擦音、呼吸音、環境的音頻干擾等等。這些噪聲常常兼具非高斯、非平穩、有色等特性。從時頻域看，噪聲與心音的時頻特徵常常混疊在一起，導致傳統的時頻域降噪聲方法性能不理想。本項目從心音產生的機制出發，發現心音具有顯著的周期性，而噪聲通常是隨機的，不具有周期性。為此，本項目將採集到的心音信號分解到循環頻率域內，實現心音與噪聲的分離，從而實現降噪聲的目的。項目負責人將該項目分解為如下3部分研究內容：（1）研究心音在循環頻率域-時域、循環頻率域-時域-頻域等聯合域的表達方法；（2）研究心音的循環平穩增強方法（心音不是完全循環平穩的）；（3）研究噪聲的特性，提出模擬噪聲的模型。 圍繞以上研究內容，本項目取得了如下研究成果。（1）提出了心音信號的循環平穩特性增強方法；（2）提出了心音信號在循環頻率域-時域的聯合表達方法、循環頻率域-時域-頻域的聯合表達方法；（3）提出了聯合域內的心音與噪聲分離方法；（4）提出了心音信號的最佳子序列篩選方法；（5）提出了循環頻率域內的心音分割方法；（6）提出了循環頻率域內的心音與肺音的分離方法。 從理論上看，只要噪聲與心音沒有交疊的循環頻率，可實現心音與噪聲徹底分離，跟心音與噪聲的信噪比無關。該方法極大的放寬了信噪比的限制條件，提高了降噪聲算法的適應性。從實踐結論上看，心音與噪聲的信噪比可低至-10dB，相對於常規的頻域、時頻域降噪聲方法有較大提高。本項目提出的算法，有一定使用價值，有望使眾多心音分析算法免受噪聲的影響，成為自動心音分析的關鍵預處理技術。 在以上研究內容的基礎上，本項目小組發表了13篇相關論文，其中國際期刊9篇（含SCI刊源7篇），國內期刊2篇，國際會議1篇，國內會議1篇。以上研究論文有3篇獲得遼寧省自然科學學術成果獎（學術論文類）一等獎。其中Segmentation of heart sounds based on dynamic clustering是Biomedical Signal Processing and Control在2012年最受歡迎的前25篇論文之一。
