基于HMM和WNN的心音信号身份识别方法研究

基于HMM和WNN的心音信号身份识别研究 本文提出了一种基于心音信号的身份识别方法，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与小波神经网络（WNN）相结合，实现了高效的身份识别。该方法首先使用HMM对心音信号进行时序建模，并计算出待识别心音信号的输出概率评分；然后将此识别概率评分作为WNN的输入，通过WNN将HMM的识别概率值进行非线性映射，获取分类识别信息；最后根据混合模型的识别算法得出识别结果。 HMM是一种统计模型，能对时序数据进行建模，广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。WNN是一种神经网络模型，能够对非线性数据进行映射，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。本文中，HMM用于对心音信号进行时序建模，WNN用于对HMM的识别概率值进行非线性映射，获取分类识别信息。 实验结果表明，所提出的方法能够有效提高系统的识别性能，达到了比较理想的识别效果。该方法的优点是可以实时地对心音信号进行身份识别，能够应用于医疗保健、犯罪侦查等领域。 心音信号是一种生物医学信号，能够反映人体的心率、血压、呼吸等生理指标。心音信号身份识别是一种基于生物特征的身份识别方法，能够提供高安全性的身份识别解决方案。 本文的贡献在于，提出了一种基于HMM和WNN的心音信号身份识别方法，能够实时地对心音信号进行身份识别。该方法可以应用于医疗保健、犯罪侦查等领域，具有广泛的应用前景。 关键词：心音信号；身份识别；隐马尔可夫模型；小波神经网络 相关知识点： 1. 隐马尔可夫模型（HMM）：一种统计模型，能对时序数据进行建模，广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。 2. 小波神经网络（WNN）：一种神经网络模型，能够对非线性数据进行映射，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。 3. 心音信号：一种生物医学信号，能够反映人体的心率、血压、呼吸等生理指标。 4. 身份识别：一种基于生物特征的身份识别方法，能够提供高安全性的身份识别解决方案。 5. 时序建模：一种统计模型，能够对时序数据进行建模，广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。 6. 非线性映射：一种数学技术，能够对非线性数据进行映射，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。