【摘 要】
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慢性阻塞性肺病(COPD)早期诊断技术对疾病的治疗具有重要的作用,文中提出基于呼吸音最大瞬时频率(fEmax)特征的COPD疾病识别算法。算法选取指定k值的变分模态分解(VMD)将呼吸音分解,提取本征模态函数(IMF)分量,再对该IMF分量做Hilbert变换(HT)计算边际谱,得到最大瞬时频率fEmax、瞬时频率幅值及特征能量等频谱特征参数。最后,利用主成分和线性判别分析对健康人群和COPD患者的呼吸音频谱特征参数进行研究,分析COPD与上述频谱特征参数的相关
【机 构】
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北方民族大学基础实验教学与工程实训中心,北方民族大学电气信息工程学院,宁夏大学信息工程学院
【基金项目】
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北方民族大学校级重点项目(2019KJ37),国家自然科学基金(61861001),教育部“天诚汇智”基金(2018A01016),北方民族大学校级教改重点项目(2017ZHJY05),宁夏自治区教改新工科专项(NXBJG2018125),宁夏先进智能感知科技创新团队和北方民族大学智能感控与工业云技术校级重点实验室资助项目,国家民委中青年英才项目。
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慢性阻塞性肺病(COPD)早期诊断技术对疾病的治疗具有重要的作用,文中提出基于呼吸音最大瞬时频率(fEmax)特征的COPD疾病识别算法。算法选取指定k值的变分模态分解(VMD)将呼吸音分解,提取本征模态函数(IMF)分量,再对该IMF分量做Hilbert变换(HT)计算边际谱,得到最大瞬时频率fEmax、瞬时频率幅值及特征能量等频谱特征参数。最后,利用主成分和线性判别分析对健康人群和COPD患者的呼吸音频谱特征参数进行研究,分析COPD与上述频谱特征参数的相关
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