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杨嵩

作品数:2 被引量:3H指数:1
供职机构:中山大学附属第一医院更多>>
发文基金:国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域:医药卫生更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇医药卫生

主题

  • 2篇心音
  • 2篇人工机械
  • 2篇人工机械瓣
  • 2篇机械瓣
  • 1篇频谱
  • 1篇频谱分析
  • 1篇谱估计
  • 1篇线性判别分析
  • 1篇功率谱
  • 1篇功率谱估计
  • 1篇HHT
  • 1篇LDA

机构

  • 2篇华南理工大学
  • 2篇中山大学附属...
  • 1篇韶关大学
  • 1篇韶关学院

作者

  • 2篇杜明辉
  • 2篇张地
  • 2篇姚尖平
  • 2篇杨嵩
  • 1篇吴跃泉

传媒

  • 1篇生物医学工程...
  • 1篇中国生物医学...

年份

  • 2篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
人造机械瓣心音的分析研究被引量:3
2011年
在一些致命性心脏病的诊断中,心音听诊是最有效也是应用得最成功的手段之一。鉴于目前机械瓣的使用非常普遍,研究简单有效的机械瓣病变判别方法对于临床诊断来讲具有重要意义。运用希尔波特-黄变换(HHT),针对不同的机械瓣心音进行分析,并设计一种基于Hilbert边界谱特征的提取方法,结合线性判别分析(LDA),对不同的机械瓣心音进行分类。同时,与基于局部最优基特征的分类器分类结果进行比较。分析结果表明,机械瓣心音的各阶Hilbert边界谱具有非常明显不同的分布,基于HHT的分类器识别率达到了97.3%,较基于局部最优基特征分类器的识别率(91.3%)更高。对于人造机械瓣心音而言,HHT是一种有效的分析处理手段。
张地姚尖平杜明辉杨嵩
关键词:心音人工机械瓣
机械瓣心音频谱分析与基于改进LDB算法的识别
2011年
听诊是通过听取心脏所发出的声音来帮助诊断各种心脏疾病的一种有效手段。鉴于目前机械瓣的使用非常普遍,研究简单有效的机械瓣病变判别方法对于临床诊断来讲具有很大的意义。针对五种不同的机械瓣心音进行的分析表明,运用频谱仅能鉴别瓣周漏这一种机械瓣病变。虽然直接利用信号的时频成分进行机械瓣心音分类是可能的,但识别率只有84.0%。利用改进的局部最优基(LDB)算法来提取特征对机械瓣心音分类有着非常大的帮助,识别率达到了97.3%。与原始的LDB算法相比,实验表明改进后的LDB算法对提高识别率和降低计算复杂性都有着明显的优势。
张地吴跃泉姚尖平杨嵩杜明辉
关键词:心音人工机械瓣功率谱估计
共1页<1>
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