面向心音分割的個(gè)性化高斯混合建模方法
摘要：準(zhǔn)確的心音分割是分析和處理心音信號(hào)的基本前提。主流的心音分割算法采用監(jiān)督式預(yù)先訓(xùn)練的方法構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型,它不僅依賴于繁瑣的手工標(biāo)注,還存在模型與被分割數(shù)據(jù)之間的不匹配問題。提出了一種面向心音分割的個(gè)性化高斯混合建模方法,避免了手工標(biāo)注和預(yù)先訓(xùn)練,而且在線訓(xùn)練獲得的個(gè)性化模型能夠高度匹配被分割的心音數(shù)據(jù)。由于心音信號(hào)的周期在一段短時(shí)間內(nèi)很穩(wěn)定,因此假設(shè)在包含若干心動(dòng)周期的分析窗內(nèi),心音信號(hào)具有穩(wěn)定的周期性,通過主成分分析提取本征心動(dòng)周期信號(hào),通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)構(gòu)建個(gè)性化的統(tǒng)計(jì)模型,根據(jù)模型實(shí)現(xiàn)窗內(nèi)每一心動(dòng)周期的分割。實(shí)驗(yàn)表明,算法的平均分割準(zhǔn)確率比主流的LRHSMM算法高3%。
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