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心音信号去噪matlab代码 神经网络第二次作业 学号：17210720048 姓名：俞钧昊 一、PCA压缩 用两种PCA方法对人脸图像进行压缩，分别给出压缩比为50%，60%，70%，80%，90%，95%时，SNR是多少。更进一步，对两种PCA的求法进行比较分析 1. 基本原理 1.1理论原理 对于给定的向量数据集，一般情况下，向量分量与分量之间存在高度的相关性，这表现在线性空间中，就是数据集大多数都分布在某个子空间附近，因此，对原始数据集的坐标轴进行旋转，得到新的坐标轴，在新的坐标轴中，数据的分布使得某些分量值更接近在0附近，从而其他维的信息可以作为该数据的估计。而这里的变换矩阵，从理论上来说，可以通过求协方差矩阵特征向量来获得，对于新坐标系中某些维的省略，构成了PCA压缩的原理，这也是PCA算法一种几何解释。如下图所示，向量$\mathbf{F_1,F_2}$就是这些数据的两个主元。 PCA本质上是一个基替换的过程，假设元数据$\mathbf{x}^p\in R^n$，变换后的数据$\mathbf{y}^p\in R^m$。其目的是找到$m$个基，$m<n$。使得投影后的数据误

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心音分割源程序，其中HSMM的部分已经训练好，可以直接使用，但是要看里面的使用说明。可以将心音分割为四个部分。

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介绍了一种用于身份识别的心音信号采集和处理系统。该系统利用STC12C5A单片机作为核心控制器，通过自带的A/D对经过放大、滤波等预处理后的心音信号进行模数转换，然后通过RS232总线将信号传输到上位机进行处理，在上位机利用LabVIEW设计一套集数据采集、存储、回放和分析于一体的虚拟检测平台。实验结果表明，利用该系统采集三位被测试者60组心音信号，建立WPT+GA-SVM心音身份识别模型，其识别准确率达到了85%。

matlab声线图源代码基于心音分析的嵌入式系统疾病识别系统设计 项目报告 抽象的 听诊器是用于评估患者健康状况的重要工具之一。 有必要开发一种可以重新定义听诊器可以做什么的设备。 它还应该能够识别患者在检查初期可能患有的心脏病。 在实践中，只有心脏病专家或经验丰富的医生才能从心音中识别出心脏病。 因此，有必要开发一种可以执行该功能的设备。 已开发的系统涉及环境降噪技术，声音放大和分析。 通过使用随机算法对从密歇根心脏图书馆收集的已记录心音数据库进行听诊声音记录分析。 该分析包括可能的心脏病的鉴定。 设计的系统包含三个模块。 听诊器，信号调理单元和分析与比较单元。 已使用的处理器是DSK6713，它通过固定在心脏听诊器中的麦克风接收音频输入。 声音然后被净化和放大。 然后，将该放大的声音与数据库声音进行了比较。 系统的输出可识别患者的心脏状态，即患病或正常-如果患病，可能是什么心脏病，以及发生异常的地方。 目录 第一章：引言 客观的 从去除噪音并放大信号后记录的心跳中提取特征。 开发一种可以分析心音并将其进一步分类为正常或患病的嵌入式系统。 如果患病，则确定为“可能的”心脏病。 动机与

这是2016国际心音竞赛参考程序，详细参考网址为https://physionet.org/