基于一種改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音信號分類識別.pdf

1、心音信號的識別和分類對心血管系統(tǒng)疾病的診斷具有重要意義,其診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性直接關(guān)系到診斷和治療的效果。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合時頻域的小波包能量特征值與非線性的混沌特征參量實現(xiàn)了對所研究心音信號的較高準(zhǔn)確率分類識別。
　　首先,在小波變換原理和小波去噪理論和方法的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了基于小波變換的心音信號去噪處理。研究了心音信號的主頻區(qū)間和所用信號的采樣頻率與小波包分解理論的關(guān)系,在此基礎(chǔ)上,得到了心音信號小波包分解第7層上前8

2、個節(jié)點的能量特征值。
　　然后,闡述了混沌在心音信號研究方面的應(yīng)用,分析了相空間重構(gòu)理論和參數(shù)的計算方法,闡述了最大Lyapunov指數(shù)和關(guān)聯(lián)維數(shù)及其計算方法。針對心音信號不同階段特性的統(tǒng)一性,研究了一種對每例心音信號都隨機(jī)截取三段進(jìn)行相空間重構(gòu),并得出對應(yīng)每段的混沌參數(shù),采用對結(jié)果取平均值的方法,降低了分析結(jié)果的偶然性。
　　最后,分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和構(gòu)建方法,針對標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)絡(luò)的不完善之處,引入了部分參數(shù),改善BP神