【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肠鸣音特征参数实时提取领域，尤其涉及一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法。
技术介绍
1、随着生物医学工程和信号处理技术的发展，对肠道功能状态的监测越来越受到重视。肠鸣音作为反映肠道蠕动活动的生理参数，其在临床诊断和治疗中的应用日益广泛。肠鸣音的异常变化常常与多种消化系统疾病相关，如肠梗阻、胃肠功能紊乱等。因此，准确、快速地提取肠鸣音特征参数对于疾病的早期发现、诊断和治疗具有重要意义。
2、肠鸣音的检测通常涉及声音信号的采集、处理和分析。然而，由于肠鸣音信号的非线性、非平稳性和复杂性，以及外部环境噪声的干扰，传统的肠鸣音特征参数提取方法面临着诸多挑战。此外，临床实践中对于肠鸣音监测的实时性和自动化需求也在不断提高，这对现有的肠鸣音特征参数提取技术提出了更高的要求。
3、现有的肠鸣音特征参数提取技术主要包括以下几种方案：
4、基于传统信号处理的提取方法：这种方法通常包括预处理(如去噪、滤波)、特征提取(如频域分析、时域分析)和参数估计等步骤。例如，使用傅里叶变换分析肠鸣音信号的频谱特性，或者使用小波变换进行时频分析。这些方法在一定程度上能够提取肠鸣音的特征参数，但受限于噪声干扰和信号的非平稳性，其准确性和稳定性有待提高。
5、基于机器学习的提取方法：近年来，机器学习技术在肠鸣音特征参数提取中的应用逐渐增多。例如，使用支持向量机(svm)、随机森林(rf)或深度学习模型(如卷积神经网络cnn)对肠鸣音信号进行分类或回归分析。这些方法在一定程度上提高了特征提取的准确
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，通过采用先进的信号处理技术和自适应滤波算法，有效抑制噪声干扰，从而提高肠鸣音特征参数提取的准确性，确保临床诊断的可靠性。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，包括以下步骤：
4、信号采集：通过高灵敏度录音设备采集肠鸣音信号；
5、信号预处理：对采集的肠鸣音信号进行预处理，包括噪声抑制和信号滤波，以减少环境噪声的干扰；
6、特征提取：采用快速傅里叶变换和小波变换进行频谱分析，提取肠鸣音信号的频域和时域特征参数，并计算信号的统计特征，包括均值、方差、峰度、偏度，以及基于频谱的频谱熵、功率谱密度；
7、特征选择及优化：利用智能算法，包括随机森林和深度神经网络，对提取的特征参数进行优化和选择；
8、模型训练：基于优化后的特征参数，训练分类模型，并用于实时监测肠鸣音的变化情况。
9、优选的，所述的高灵敏度录音设备为具有广泛频率响应的麦克风，适用于低频肠鸣音信号的精确捕捉。
10、优选的，所述的噪声抑制采用基于小波变换的去噪算法，通过多尺度分析有效去除信号中的环境噪声。
11、优选的，所述的信号滤波包括带通滤波，滤波器的频率范围设置为0-150h z，以保留肠鸣音的主要频率成分。
12、优选的，所述的智能算法包括：采用相关性分析，分析提取的特征之间的相关性，去除高度相关的冗余特征；使用随机森林算法对提取的特征参数进行选择；使用遗传算法对特征参数进行优化；以去除冗余特征并优化分类模型的性能。
13、优选的，所述的分类模型为深度神经网络或选择支持向量机，通过对大量标注数据的训练，实现对肠鸣音特征的准确分类。
14、优选的，所述的实时监测包括将实时采集的肠鸣音信号输入训练好的分类模型，输出肠鸣音特征参数的分类结果。
15、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
16、1.本专利技术旨在提高肠鸣音特征参数提取的准确性，从而提供更可靠的诊断信息；
17、2.本专利技术通过优化算法和数据处理流程，力求实现肠鸣音特征参数的快速提取，满足临床实时监测的需求；
18、3.本专利技术通过引入智能算法和自动化流程，减少人工干预，提高肠鸣音特征参数提取的自动化程度和效率；
19、4.本专利技术考虑个体差异，提供个性化的特征参数提取方案，以提高对不同人群和疾病状态的适应性；
20、5.本专利技术通过优化设计和使用成本效益高的组件，旨在降低肠鸣音特征参数提取的整体成本，使其更易于普及和应用。
21、6.本专利技术的技术方案具有较好的可扩展性，能够适应未来技术发展，集成更多先进的声学分析和机器学习算法
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1.一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的高灵敏度录音设备为具有广泛频率响应的麦克风，适用于低频肠鸣音信号的精确捕捉。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的噪声抑制采用基于小波变换的去噪算法，通过多尺度分析有效去除信号中的环境噪声。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的信号滤波包括带通滤波，滤波器的频率范围设置为0-150 Hz，以保留肠鸣音的主要频率成分。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的智能算法包括：采用相关性分析，分析提取的特征之间的相关性，去除高度相关的冗余特征；使用随机森林算法对提取的特征参数进行选择；使用遗传算法对特征参数进行优化；以去除冗余特征并优化分类模型的性能。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提
7.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的实时监测包括将实时采集的肠鸣音信号输入训练好的分类模型，输出肠鸣音特征参数的分类结果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的高灵敏度录音设备为具有广泛频率响应的麦克风，适用于低频肠鸣音信号的精确捕捉。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的噪声抑制采用基于小波变换的去噪算法，通过多尺度分析有效去除信号中的环境噪声。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的肠鸣音特征参数实时提取方法，其特征在于：所述的信号滤波包括带通滤波，滤波器的频率范围设置为0-150 hz，以保留肠鸣音的主要频率成分。
5.根据权利要...
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