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本发明提出了一种基于超声回波射频信号的肺超声特殊征象B线识别分类方法,该方法首先从肺超声回波信号射频数据,采集多帧二维数据生成二次谐波数据三维矩阵,然后利用滑动窗提取信号包络能量和信息熵进行去噪,然后从逐个波束提取对应射频数据的信息熵和排列熵作为特征参数,基于信息熵和排列熵建立训练样本集X,将训练样本集X输入至支持向量机非线性SVM中,得到分类模型。本发明提出利用超声原始射频信号对肺超声B线进行识别,不仅可以利用信号幅度和空间信息,而且可以利用信号频率和相位等信息,不仅提高了信息的利用率,增加了
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114492519 A
(43)申请公布日 2022.05.13
(21)申请号 202210044759.4
(22)申请日 2022.01.14
(71)申请人 西安交通大学
地址 710049
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