[发明专利]一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法

权利要求书

1.一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)随机获取某一心音信号X(k)，并对其进行分帧，计算各帧的绝对值均值E(m)；

2)对绝对值均值E(m)进行低通滤波处理，得到各帧的包络值En(m)；

3)对步骤1)的心音信号X(k)所包含的完整心跳周期，分为第一心音S1、心音间期S1S2和第二心音S2三个阶段，并确定其第一心音S1的起点和第二心音S2的终点，且将第一心音S1、心音间期S1S2以及第二心音S2分别记为X_S1、X_S1S2以及X_S2；获取X_S1、X_S1S2以及X_S2对应包络值En(m)的包络段，分别表示为En_S1(m)、En_S1S2(m)和En_S2(m)；

4)在一个正常心音的完整心跳周期内，分为第一心音S1、心音间期S1S2和第二心音S2三个阶段，分别计算各阶段包络值的LZ复杂度，且重复计算多组，求出均值，记为向量

5)根据步骤4)正常心音中各阶段包络值的LZ复杂度向量[Y_S1normal,Y_S1S2normal,Y_S2normal]与向量的距离l_normal确定阈值C，所述阈值C表达式为：

其中，是距离l_normal的均值，δ_normal是距离l_normal的标准差，C_n为阈值参数；

6)计算步骤3)中包络段En_S1(m)、En_S1S2(m)和En_S2(m)的LZ复杂度，记为向量[Y_S1,Y_S1S2,Y_S2]；

7)计算步骤6)的LZ复杂度向量[Y_S1,Y_S1S2,Y_S2]与正常心音均值向量的距离l；

8)对阈值C和距离l进行大小判断，若l＞C，就认为测试对象心音出现异常；否则为正常。

2.根据权利要求1所述的一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法，其特征在于，所述步骤1)的心音信号X(k)，其长度为L_D点、采样频率为f_s，k∈{1,2,...,L_D}；其中L_D是正整数，且L_D/fs不小于1s，以保证获取的心音信号X(k)至少有一个完整的心跳周期。

3.根据权利要求2所述的一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法，其特征在于，所述步骤1)的进行分帧，在对心音信号X(k)进行分帧后，每一帧的帧长为L_F、帧移为L_M、帧数M＝[(L_D-L_F)/L_M]+1；其中，[*]表示对*作四舍五入的取整运算。

4.根据权利要求3所述的一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法，其特征在于，所述步骤1)中对计算各帧的绝对值均值E(m)，第m帧的绝对值均值E(m)计算方式为：

其中，m∈{1,2,...,M}。

5.根据权利要求1所述的一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法，其特征在于，所述步骤2)对绝对值均值E(m)进行低通滤波处理，低通滤波处理使用的滤波器为数字滤波器，其脉冲传递函数为：

其中，数字滤波器用于滤去E(m)中高频段部分，其截止频率为80～100Hz，阶数选择4到6阶；所述脉冲传递函数的参数a₀～a_m和b₁～b_m，决定于心音信号X(k)的采样频率f_s和所述截止频率，并采用巴特沃斯低通滤波器设计算法来确定。