| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-15页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第15页 |
| 1.4 论文布局 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 肺音信号分类及其特性 | 第17-25页 |
| 2.1 肺音概念 | 第17-18页 |
| 2.1.1 正常肺音与异常肺音 | 第17页 |
| 2.1.2 连续性异常肺音 | 第17-18页 |
| 2.1.3 间断性异常肺音 | 第18页 |
| 2.2 肺音信号处理与特征提取 | 第18-21页 |
| 2.2.1 肺音信号的概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 肺音信号采集方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 常见信号处理方法 | 第20-21页 |
| 2.3 肺音的时频特性 | 第21-24页 |
| 2.3.1 正常肺音信号的时频特性 | 第21-22页 |
| 2.3.2 哮鸣音的时频特性 | 第22-23页 |
| 2.3.3 爆裂音的时频特性 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 HHT变换的基本理论 | 第25-35页 |
| 3.1 希尔伯特-黄变换的基础概念 | 第25-27页 |
| 3.1.1 瞬时频率 | 第25-26页 |
| 3.1.2 固有模态函数 | 第26-27页 |
| 3.2 经验模态分解算法 | 第27-28页 |
| 3.3 希尔伯特变换 | 第28-29页 |
| 3.4 希尔伯特-黄变换的应用 | 第29-31页 |
| 3.4.1 希尔伯特-黄变换在信号去噪中的应用 | 第30页 |
| 3.4.2 希尔伯特-黄变换在机械故障诊断中的应用 | 第30-31页 |
| 3.4.3 希尔伯特-黄变换在语音信号处理中的应用 | 第31页 |
| 3.4.4 希尔伯特-黄变换在图像处理中的应用 | 第31页 |
| 3.5 经验模态分解存在的问题 | 第31-34页 |
| 3.5.1 缺乏理论依据 | 第32页 |
| 3.5.2 经验模态分解筛选准则 | 第32-33页 |
| 3.5.3 端点效应问题 | 第33-34页 |
| 3.5.4 模态混叠问题 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于HHT变换的肺音呼吸气相识别 | 第35-47页 |
| 4.1 肺音的呼吸气相 | 第35-37页 |
| 4.1.1 呼吸气相的基本知识 | 第35-36页 |
| 4.1.2 呼吸相研究现状 | 第36-37页 |
| 4.2 基于HHT的气相分割 | 第37-40页 |
| 4.3 实验结果 | 第40-46页 |
| 4.3.1 正常肺音气相分割 | 第41-43页 |
| 4.3.2 爆裂音气相分割 | 第43-44页 |
| 4.3.3 哮鸣音气相分割 | 第44-46页 |
| 4.4 分析与结论 | 第46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 含气相分割的肺音识别系统实现 | 第47-56页 |
| 5.1 系统架构及模块 | 第47-48页 |
| 5.2 系统功能与实现 | 第48-51页 |
| 5.2.1 系统主界面 | 第48-49页 |
| 5.2.2 人工修正与检验模块 | 第49-51页 |
| 5.2.3 人工修正与检验判别依据 | 第51页 |
| 5.3 实践应用与分析 | 第51-55页 |
| 5.3.1 肺音数据库音频 | 第52页 |
| 5.3.2 医用教学音频 | 第52-53页 |
| 5.3.3 电子听诊器采集音频 | 第53-54页 |
| 5.3.4 分析与讨论 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在校期间科研成果 | 第62页 |