[发明专利]一种人体心肺音实时盲分离方法及系统在审
| 申请号： | 201710601813.X | 申请日： | 2017-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN107392149A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 杨祖元;何孝文;杨浩;谢胜利 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 人体 心肺音 实时 分离 方法 系统 | ||
1.一种人体心肺音实时盲分离方法，其特征在于，包括：
步骤1、采集人体心肺音信号；
步骤2、对人体心肺音信号进行预处理，得到预处理后的人体心肺音信号；
步骤3、将预处理后的人体心肺音信号变换到时频域，获得非负频谱；
步骤4、采用非负频谱构造盲信号矩阵V，将盲信号矩阵V分离得到初始矩阵Wk和Hk；其中，Wk为系数矩阵，Hk为源矩阵；
步骤5、采集新的人体心肺音信号，进行预处理后变换到时频域得到新的非负频谱，构造新的盲信号矩阵Vk+1进行在线非负矩阵分解，分解出新的矩阵Wk+1和hk+1，利用Wk+1和hk+1分离出新的人体心音信号和肺部呼吸音信号。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5之后，还包括：
将得到的新的人体心音信号和肺部呼吸音信号进行在线分析。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理为短时傅立叶变换。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，Wk+1的迭代公式如下：
hk+1的迭代公式如下：
其中，Wk+1为迭代更新后的系数矩阵，为初始的源矩阵，为原始数据矩阵，为新数据向量，为迭代更新后的源数据，δ＝10-9，α为旧数据的权重，β为新数据的权重。
5.一种人体心肺音实时盲分离系统，其特征在于，用于实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法，包括：
采集模块，用于采集人体心肺音信号；
预处理模块，用于对人体心肺音信号进行预处理，得到预处理后的人体心肺音信号；
时频域变换模块，用于将预处理后的人体心肺音信号变换到时频域，获得非负频谱；
分离模块，用于采用非负频谱构造盲信号矩阵V，将盲信号矩阵V分离得到初始矩阵Wk和Hk；Wk为系数矩阵，Hk为源矩阵；
新信号处理模块，用于采集新的人体心肺音信号，进行预处理后变换到时频域得到新的非负频谱，构造新的盲信号矩阵Vk+1进行在线非负矩阵分解，分解出新的矩阵Wk+1和hk+1，利用Wk+1和hk+1分离出新的人体心音信号和肺部呼吸音信号。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：
分析模块，用于将得到的新的人体心音信号和肺部呼吸音信号进行在线分析。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述预处理为短时傅立叶变换。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，Wk+1的迭代公式如下：
hk+1的迭代公式如下：
其中，Wk+1为迭代更新后的系数矩阵，为初始的源矩阵，为原始数据矩阵，为新数据向量，为迭代更新后的源数据，δ＝10-9，α为旧数据的权重，β为新数据的权重。
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