【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理，尤其涉及基于时频特征图的心音数据处理方法及系统。
技术介绍
1、随着医疗健康行业的快速发展，尤其是个性化医疗和远程健康监测的兴起，心音信号的分析在临床诊断中的作用愈加重要。传统的心脏病诊断方法，如听诊、心电图等，依赖于医生的经验和判断，这种主观性容易导致误诊或者漏诊。随着人工智能和信号处理技术的进步，自动化的心音杂音识别成为提高诊断效率和准确性的重要途径。心音信号是一种低频的生物信号，通常包含多个成分，由于心音的多样性和复杂性，准确识别杂音并区分健康和病变信号变得困难。时频特征图通过将心音信号转换为时间域、频域表示，展示了不同频率成分的强度和变化情况，这一表示方法有助于观察心音中的各种特征，但同样面临着一些问题。例如，时频特征图是通过短时傅里叶变换等方法得到的，这种方法在时间和频率上存在一个平衡问题。过长的窗口会导致时间信息丢失，而过短的窗口则会影响频率分辨率，进而影响杂音的识别。在心音信号分析中，尤其是在时频特征图的应用中，获取标注完整且质量高的心音数据集是一个难题。缺乏足够的标注数据可能导致模型训练不足...
【技术保护点】
1.基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述对基于心音信号得到的时频特征图进行特征平稳差异划分，具体步骤如下：
3.如权利要求2所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述得到心音平稳差异特性结果，具体流程如下：
4.如权利要求3所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述结合心音平稳差异特性结果进行心音优化处理的具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述对平...
【技术特征摘要】
1.基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述对基于心音信号得到的时频特征图进行特征平稳差异划分，具体步骤如下：
3.如权利要求2所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述得到心音平稳差异特性结果，具体流程如下：
4.如权利要求3所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述结合心音平稳差异特性结果进行心音优化处理的具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，所述对平稳心音信号进行平稳心音优化处理的具体流程为：
6.如权利要求5所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘帆，首都，蒋志宇，赵启军，李莉，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：
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