19、心音信号自动分析与分类方法

心音信号自动分析与分类方法

在医疗领域，对心音信号的准确分析和分类对于心脏健康诊断至关重要。本文将介绍心音信号分析中涉及的算法以及一种提出的分类方法。

1. 最可能序列似然计算

最可能序列 $\delta_t (j)$ 的似然性使用改进的维特比算法计算，公式如下：
$\delta_t (j) = \max_d \left{ \max_{i\neq j} \left[ \delta_{t - d} (i) \cdot a_{ij} \cdot p_j (d) \cdot \prod_{s = 0}^{d - 1} b_j (O_{t - s}) \right] \right}$
其中，观测密度 $\prod_{s = 0}^{d - 1} b_j (O_{t - s})$ 描述了在状态 $S_j$ 下从时间 $t - d$ 到时间 $t$ 观测到所有观测值的概率。作为组件的观测值，提取的特征包括同态包络、希尔伯特包络、小波包络和功率谱密度包络。

2. 基于机器学习的分类算法

支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）和集成方法是用于心音信号分类的流行机器学习方法。
- 支持向量机（SVM）
- 原理 ：SVM 基于核函数将特征向量表示在高维特征空间中，然后获得一个最优超平面来分离不同类别。超平面（也称为最大边缘超平面）作为决策边界，最大化两类之间的分离极限。
- 两类 SVM 模型 ：对于输入特征向量 ${x_i} {i = 1}^{N}$ 和输出类别 $y_i \in [-1, 1]$，