[发明专利]基于自适应双阈值的肠鸣音智能识别算法

摘要

本发明公开了基于自适应双阈值的肠鸣音智能识别算法，包括以下步骤：一、采集患者胃肠部位的声音信号d(n)，并进行预处理得到信号X(n)；二、计算信号X(n)的希尔伯特包络P及其差分包络P1，提取特征信号；三、对特征信号进行处理，得到其时频特征，根据时频特征判定疑似信号；四、计算疑似信号的MFCC系数；五、计算疑似信号和模板信号MFCC系数的匹配距离；六、确定距离阈值，将匹配距离与距离阈值进行对比，判定疑似信号是否为肠鸣音信号，并进行统计显示。本发明具有较高的判定效率和准确性，良好的复杂环境适应性，并且计算量较小，可移植性较好。

主权项

1.基于自适应双阈值的肠鸣音智能识别算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用采集器拾音头采集患者胃肠部位的声音信号d(n)，并对其进行预处理，得到预处理后的信号X(n)，预处理过程包括去直流和滤波处理；步骤二、计算得到信号X(n)的希尔伯特包络P及差分包络P1，并基于希尔伯特包络P和差分包络P1的自适应阈值找出特征信号的起始点及终点，提取特征信号；步骤三、对特征信号进行处理，得到其时频特征，时频特征包括时域信号特征及频域信号特征，时域信号特征分别为特征信号片段的方差和峰值特征，频域信号特征为特定频率功率占比的特征，根据时频特征判定特征信号是否为肠鸣音疑似信号，若判定为疑似信号，则进行下一步计算；步骤四、对判定的疑似信号进行处理，计算得到疑似信号的MFCC系数；步骤五、将疑似信号的MFCC系数与预先准备好的模板信号的MFCC系数进行计算，得到疑似信号和模板信号MFCC系数的匹配距离；步骤六、确定距离阈值，将步骤五得到的匹配距离与距离阈值进行对比，根据对比结果判定疑似信号是否为肠鸣音信号，若判定为肠鸣音信号则进行统计显示。