计算机工程

作者：朱俊霖, 王海平, 杨祖元

单位：广东工业大学 自动化学院, 广州 510006

关键词：心肺音分离,盲源分离,非负矩阵分解,聚类,标签约束

基金：国家自然科学基金（61722304）。

心音信号和肺音信号在时频域上的混叠会影响听诊效果，而传统基于非负矩阵分解（NMF）的心肺音分离方法在获取参考信号过程中没有利用心音和肺音的标签信息，使得分离精度受限。为此，在NMF的基础上引入标签约束，提出一种心肺音分离方法。将心肺音特有的频率特性以标签形式加入到心肺音分离算法中，经NMF分解得到心音和肺音的参考信号。在此基础上，通过分析参考信号和原始信号的相关性完成聚类，采用时频掩码实现心肺音信号分离。实验结果表明，与传统NMF方法和带通滤波法相比，该方法获得的信噪比和相关系数较高，且能对真实心肺音混合信号进行有效分离。

来源：2019年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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