基于NAR-KF的心音信号仿真研究

作者：周克良; 王威^*; 郭春燕

来源：现代电子技术, 2021, 44(21): 35-38.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.21.008

• 心音信号
• 非线性自回归
• 卡尔曼滤波
• 心音信号建模
• 心音信号降噪
• 降噪性能

为了建立一维时间序列的心音信号模型,通过医院采集数据,采用非线性自回归(NAR)神经网络对S1与S2心音信号进行建模,在得到心音信号的预测值后,对心音信号使用卡尔曼滤波方法进行降噪。为验证融合算法对于心音信号降噪的可行性与优越性,进行了一系列仿真实验。在同时考虑精度与训练时间的情况下得到了一组较为理想的模型,再将该模型输入卡尔曼滤波的预测值中,通过原心音信号进行滤波,对比降噪前的第一心音信号滤波值的均方误差,有较为优越的降噪性能。得到的第二心音信号对比降噪前也有较为明显的提升。实验结果表明,融合算法在信噪比以及均方误差等降噪性能上有明显的优越性。

• 单位
  江西理工大学; 自动化学院