数字听诊器与滤除心音提取肺音的方法
专利汇可以提供数字听诊器与滤除心音提取肺音的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种数字 听诊器 和滤除心音提取 肺 音的方法，其中滤除心音，提取肺音的方法包括：获取预定时间的心肺音 信号 ；对所得信号进行处理并根据离散熵值得到包含心肺音的有效 帧 ；对有效帧求平均幅值，利用 阀 值去除噪声帧，得到包含心音的肺音帧；对得到的肺音帧进行 小波变换 ，利用阀值滤除小波系数，滤掉心音，得到纯净肺音帧；对肺音帧进行MFCC特征参数提取；根据得到的MFCC特征参数矩阵进行判断，判断出肺音信号是否正常，或最有可能患有的某种或几种 呼吸道 疾病 。通过以上滤除心音，提取肺音的方法，可以快速的从获取的心肺音信号中提取出肺音信号，并进行一个判断，对呼吸道疾病实现一个预诊。，下面是数字听诊器与滤除心音提取肺音的方法专利的具体信息内容。
1.一种可滤除心音提取肺音的数字听诊器，其特征在于包括：
听诊头，可配置成获取预定时间的心肺音信号；
信号分析装置，包括：
端点检测模块，配置成能提取出包含有效心肺音信号的有效帧；
噪声去除模块，配置成去除所得有效帧中的噪声帧；
心肺音分离模块，配置成利用小波变换滤除掉心音，提取出肺音；
特征数据提取模块，配置成从得到的肺音中提取出特征数据；
肺音判断模块，配置成根据特征数据判断肺音信号是否正常，如若不正常，则显示出最有可能为某种或几种呼吸道疾病；
显示装置，配置显示成肺音判断模块的结果。
2.根据权利要求1所述的数字听诊器，其特征在于所述的端点检测模块还配置成：
对信号进行标准化处理并分帧处理；
计算出每一帧信号的离散熵H(x)，依次比较每一帧信号的离散熵，如果其值大于前一帧和后一帧并且其值大于预定的阀值δ，则将其作为包含心肺音信号的有效帧提取出来。
3.根据权利要求2所述的数字听诊器，其特征在于所述的噪声去除模块还配置成：
计算出每一个有效帧的平均幅值，依次将每一帧的平均幅值和两个预定的阀值LOW和HIGH比较，如果该帧的平均幅值低于阀值FLOW或高于阀值FHIGH，则将该帧作为噪声帧去除，剩下的帧为包含心音信号的肺音帧。
4.根据权利要求3所述的数字听诊器，其特征在于所述的心肺音分离模块还配置成：
对从噪声去除模块中得到的肺音帧进行小波变换，得到每一层小波系数，由于肺音信号在短时间内属于稳态信号，而心音信号则不属于，所以肺音信号的小波系数会明显低于心音信号的小波系数，所以对每一层小波系数取一个阀值HIGH，大于阀值的系数设置为HIGH，而小于阀值的小波系数则不变，用过滤后得到的小波系数进行重构，得到纯净的肺音信号。
5.根据权利要求4所述的数字听诊器，其特征在于所述的特征数据提取模块还配置成：
对得到的纯净肺音信号进行MFCC(Mel频率倒谱系数)特征参数提取，得到的MFCC特征参数为帧数*24的矩阵，将得到的MFCC矩阵作为特征参数。
6.根据权利要求5所述的数字听诊器，其特征在于所述的肺音判断模块还配置成：
将得到的MFCC特征参数参数矩阵输入到事先经过了大量有效数据训练的BP神经网络中，将得到该段语音信号是否正常的结果，如若不正常，结果会显示出最有可能的某种或几种呼吸道疾病。
7.一种滤除心音，提取肺音的处理方法，其特征在与包括：
获取预定时间的心肺音信号；
对所得信号进行处理并根据离散熵值得到包含心肺音的有效帧；
对有效帧求平均幅值，利用阀值去除噪声帧，得到包含心音的肺音帧；
对得到的肺音帧进行小波变换，利用阀值滤除小波系数，滤掉心音，得到纯净肺音帧；
对肺音帧进行MFCC特征参数提取；
根据得到的MFCC特征参数矩阵进行判断，判断出肺音信号是否正常，或最有可能患有的某种或几种呼吸道疾病。
8.根据权利要求7所述的滤除心音，提取肺音的处理方法，其特征在于，对所得信号进行处理并根据离散熵值得到包含心肺音的有效帧，包括：
对信号进行标准化处理，然后对音频信号进行分帧处理，计算出每一帧信号的离散熵H(x)，依次比较每一帧信号的离散熵，如果其值大于前一帧和后一帧并且其值大于预定的阀值δ，则将其作为包含心肺音信号的有效帧提取出来。
9.根据权利要求7所述的滤除心音，提取肺音的处理方法，其特征在于，对有效帧求平均幅值，利用阀值去除噪声帧，得到包含心音的肺音帧；包括：计算出每一个有效帧的平均幅值，依次将每一帧的平均幅值和两个预定的阀值FLOW和FHIGH比较，如果该帧的平均幅值低于阀值FLOW或高于阀值FHIGH，则将该帧作为噪声帧去除，剩下的帧为包含心音信号的肺音帧。
10.根据权利要求7所述的滤除心音，提取肺音的处理方法，其特征在于，对得到的肺音帧进行小波变换，利用阀值滤除小波系数，滤掉心音，得到纯净肺音帧包括：对从噪声去除模块中得到的肺音帧进行小波变换，得到每一层小波系数，对每一层小波系数取一个阀值HIGH，大于阀值的数置为HIGH，而小于阀值的数则不变，用过滤后得到的小波系数进行重构，得到肺音帧。
11.根据权利要求7所述的滤除心音，提取肺音的处理方法，其特征在于，对肺音帧进行MFCC特征参数提取，包括：对得到的肺音信号进行MFCC(Mel频率倒谱系数)特征参数提取，得到的MFCC参数为帧数*24的矩阵，将得到的MFCC矩阵作为特征参数。
12.根据权利要求7所述的滤除心音，提取肺音的处理方法，其特征在于，根据得到的MFCC特征参数矩阵进行判断，包括：将得到的MFCC参数矩阵输入到事先经过了大量有效数据训练的BP神经网络中，将得到该段语音信号是否正常的结果，如若不正常，结果会显示出最有可能的某种或几种呼吸道疾病。
数字听诊器与滤除心音提取肺音的方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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