【摘 要】
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为了对临床采集的含噪声呼吸音信号进行降噪,探讨了基于小波多分辨率分解和重构的两种方法：基于小波的自适应阈值（AWT）降噪方法和基于平稳-非平稳滤波技术（ST-NST）降噪方法。AWT将
【机 构】
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西华大学电气与电子信息学院,解放军第452医院呼吸内科
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为了对临床采集的含噪声呼吸音信号进行降噪,探讨了基于小波多分辨率分解和重构的两种方法：基于小波的自适应阈值（AWT）降噪方法和基于平稳-非平稳滤波技术（ST-NST）降噪方法。AWT将呼吸音作为噪声先行去除,通过参数调解,对采集信号每一层高频小波系数自适应的进行阈值量化;ST-NST通过平稳-非平稳滤波技术将呼吸音和心音分离到两个空间,分别通过重构两个空间的小波系数,重构出呼吸音。通过对标准信号及对临床采集呼吸音提取实验,ST-NST对正常人支气管呼吸音降噪、AWT对哮喘病人哮鸣音降噪分别都有很好的效果。
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