[发明专利]自动提取湿罗音特征的方法

权利要求书

1.一种自动提取湿罗音特征的方法，其特征在于，所述自动提取湿罗音特征的方法包括：

S100，获取待测者在一个预设时间段内的呼吸音时域波形；

S200，对所述呼吸音时域波形进行预处理；

S300，基于预处理后的呼吸音时域波形，构建时间窗序列；所述时间窗序列包含多个时间窗；

S400，从所述时间窗序列中筛选出至少一个与湿罗音相关的时间窗作为观测窗，并依据至少一个观测窗，构建观测窗序列；

S500，获取所述观测窗序列中每一个观测窗内的湿罗音特征脉冲波形；

S600，对每一个湿罗音特征脉冲波形进行连续小波变换，进一步从每一个湿罗音特征脉冲波形中提取出湿罗音特征核波形；

S700，从每一个湿罗音特征核波形中提取出湿罗音特征并输出；

所述步骤S300包括：

S310，从预处理后的呼吸音时域波形中筛选出所有的过零区间波峰和过零区间波谷；在预处理后的呼吸音时域波形中，每两个相邻过零点之间仅存在波峰时，振幅最大的波峰为过零区间波峰；在预处理后的呼吸音时域波形中，每两个相邻过零点之间仅存在波谷时，振幅最大的波谷为过零区间波谷；

S320，依据公式1计算过零区间峰谷平均振幅；

公式1；

其中，为过零区间峰谷平均振幅，N_P为过零区间波峰总数，N_V为过零区间波谷总数，P_n为第n个过零区间波峰的振幅，V_k为第k个过零区间波谷的振幅；

S330，基于所述过零区间峰谷平均振幅，从预处理后的呼吸音时域波形中筛选出大振幅波峰和大振幅波谷，所述大振幅波峰和所述大振幅波谷的振幅均需满足大于或等于所述过零区间峰谷平均振幅的条件；

S340，基于所述大振幅波峰和大振幅波谷，依据公式2计算背景振幅值；

公式2；

其中，为背景振幅值，为第i个大振幅波峰的振幅，为大振幅波峰的总数，为第j个大振幅波谷的振幅，为大振幅波谷的总数；

S350，将预处理后的呼吸音时域波形拆解为多个时间窗按时间先后顺序依次连接的形式，生成时间窗序列。

2.根据权利要求1所述的自动提取湿罗音特征的方法，其特征在于，所述步骤S350包括：

S351，设定每个时间窗的持续时间长度，以及相邻两个时间窗的起始时间的差值；

S352，依据每个时间窗的持续时间长度，以及相邻两个时间窗的起始时间的差值，将预处理后的呼吸音时域波形拆解为多个时间窗；所述多个时间窗按时间先后顺序依次连接，相邻的两个时间窗存在重叠时间；

S353，依据公式3依次计算每一个时间窗的时间窗振幅，所述时间窗振幅为时间窗内波形的振幅平均值；

公式3；

其中，为第η个时间窗的时间窗振幅，P_X为第η个时间窗内第X个波峰的振幅，N_X为第η个时间窗内波峰的总数，P_Y为第η个时间窗内第Y个波谷的振幅，N_Y为第η个时间窗内波谷的总数；

S354，依据前述步骤得出的结果构建时间窗序列和时间窗振幅序列，所述时间窗序列包括每一个时间窗，所述时间窗振幅序列包括每一个时间窗的时间窗振幅。

3.根据权利要求2所述的自动提取湿罗音特征的方法，其特征在于，所述步骤S400包括：

S410，依据所述时间窗序列和所述时间窗振幅序列，比对每一个时间窗的时间窗振幅与背景振幅值的大小，从所述时间窗序列中筛选出时间窗振幅大于背景振幅值的时间窗，作为观测窗；

S420，构建观测窗序列，所述观测窗序列包括每一个筛选出来的观测窗；

S430，将每一个观测窗对应的时间窗振幅，定义为该观测窗的观测窗振幅；

S440，构建观测窗振幅序列，所述观测窗振幅序列包括每一个观测窗的观测窗振幅。