ICA在心音信号处理中的应用  

Application of Independent Component Analysis for Separating Phonocardiogram Signals

作　　者：杨秀梅[1] 潘家华[2] 张祖兴[1] 方立彬[1] 纪元霞[1] 樊耘[1] 王威廉[1] 

机构地区：[1]云南大学通信系,昆明650091 [2]昆明医学院第一附属医院,昆明650032

出　　处：《生物医学工程学杂志》2008年第4期766-769,共4页Journal of Biomedical Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60561002)

摘　　要：独立成分分析(ICA)是近年来涌现的用于盲信号分离的新技术。本研究利用独立成分分析成功地把心音信号分离为三个独立的成分。借助ICA方法我们能够有效地区分正常人和房间隔缺损病人的心音信号。研究中所用的心音信号由自行研发的心音采集仪所采集。文章首先介绍了独立成分分析的基本原理,然后介绍了一种基于四阶统计量的算法—快速定点算法,并给出了利用此算法的ICA步骤。试验结果表明,ICA在心音信号的处理中是一种很有潜力的方法。Independent component analysis (ICA) is a novel method developed in recent years for Blind Source Separation. In this paper, the phonocardiogram (PCG) was separated into three components by applying ICA. The basic principle of ICA was introduced in this paper. A fast and robust fixed-point algorithm for ICA was used to analyze PCG signals in this study. The experiments showed that ICA could separate the components of heart sounds from PCG signals successfully.

关 键 词：独立成分分析 心音图信号 快速定点算法 

分 类 号：TN911.72[电子电信—通信与信息系统]