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公开(公告)号：CN104605886A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510069805.6
申请日：2015-02-10
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: A61B7/04
Abstract: 本发明涉及喘鸣音检测装置和方法，该方法包括：对肺音信号进行时频变换得到肺音的幅度谱或功率谱信号；对幅度谱或功率谱信号分频带与每个频带内的第一阈值比较，得到大信号；将大信号中每个时间窗的信号与其前一时间窗的信号进行互相关计算，得到相关系数，并将相关系数与第二阈值进行比较，得到一组处理后的相关系数；对一组处理后的相关系数中的非零数的持续时长进行检测，并将持续时长与第三阈值进行比较，得到一组最终相关系数；当一组最终相关系数中存在非零数时，判定非零数持续时间长度内对应的大信号为喘鸣音信号。由上可见，本发明实施例中，根据相关系数法来检测喘鸣音，该方法在保证喘鸣音检测准确度的同时有效降低计算量。
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公开(公告)号：CN105662454B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201610012038.X
申请日：2016-01-08
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: A61B7/00
Abstract: 本发明涉及一种罗音检测的方法和装置，在一个实施例中，该方法包括：接收待测肺音信号，通过对其进行滤波处理输出滤波信号；对滤波信号进行时频变换，得到时频信号，并将该信号沿频率轴积分得到时间边缘信号和沿时间轴积分得到频率边缘信号；根据频率边缘信号得到待测肺音信号的第一特征值，根据时间边缘信号得到待测肺音信号的第二特征值和/或第三特征值；利用第一特征值、第二特征值和第三特征值中的两个或多个构建待测肺音信号的特征向量，并将其送入已训练的分类器中进行判别输出识别结果。本发明实施例通过肺音训练信号训练分类器，以及利用该分类器对待测肺音进行分类识别，提高了实时检测效率，同时又降低了计算量，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105279113B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201410315469.4
申请日：2014-07-03
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: G06F13/16
CPC classification number: Y02D10/14 , Y02D10/151
Abstract: 本发明涉及一种减少DRAM Cache缺失访问的方法，所述方法包括：MissMap接收全局预测结果为DRAM Cache命中时，处理器发出的请求信息，其中，所述请求信息包括L2Cache缺失的访问地址对应的物理页和Cache块信息；所述MissMap查询所述物理页与本地预存的物理页是否相等，当所述物理页与预存的物理页相等时，查询Cache块对应的位向量中的状态，并根据所述Cache块对应的位向量中的状态，对所述请求信息进行处理，其中，所述预存的物理页为最近最常访问的物理页。本发明以较小的硬件开销，减少了缺失情况下对DRAM Cache的访问，在全局预测的基础上，通过MissMap进一步预测，减少了误将缺失预测为命中的情况，减少了缺失时对DRAM Cache的访问，因此，本发明可以提高性能并减少能耗。
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公开(公告)号：CN104688264B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510020834.3
申请日：2015-01-15
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: A61B7/04
Abstract: 本发明涉及喘鸣音检测装置和方法，该方法包括：对肺音信号进行时频变换，根据时频变换后的信号得到肺音的幅度谱或功率谱信号；对获得的幅度谱或功率谱信号分频带与每个频带内的第一阈值比较得到大信号；对大信号进行分组得到分组大信号；对分组大信号的每个分组进行时长检测并与第二阈值进行比较，保留时长大于等于第二阈值的分组大信号；对每个时间窗内的分组大信号进行谐波数检测并判断，保留谐波数小于等于第三阈值的分组大信号，得到最终分组大信号；根据最终分组大信号的能量和时长计算特征值；当特征值大于第四阈值时判定肺音信号为喘鸣音。由上可见，本发明通过信号处理技术客观地给出检测结果，检测准确度较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105662454A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610012038.X
申请日：2016-01-08
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: A61B7/00
CPC classification number: A61B7/003
Abstract: 本发明涉及一种罗音检测的方法和装置，在一个实施例中，该方法包括：接收待测肺音信号，通过对其进行滤波处理输出滤波信号；对滤波信号进行时频变换，得到时频信号，并将该信号沿频率轴积分得到时间边缘信号和沿时间轴积分得到频率边缘信号；根据频率边缘信号得到待测肺音信号的第一特征值，根据时间边缘信号得到待测肺音信号的第二特征值和/或第三特征值；利用第一特征值、第二特征值和第三特征值中的两个或多个构建待测肺音信号的特征向量，并将其送入已训练的分类器中进行判别输出识别结果。本发明实施例通过肺音训练信号训练分类器，以及利用该分类器对待测肺音进行分类识别，提高了实时检测效率，同时又降低了计算量，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105279113A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201410315469.4
申请日：2014-07-03
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: G06F13/16
CPC classification number: Y02D10/14 , Y02D10/151
Abstract: 本发明涉及一种减少DRAM Cache缺失访问的方法，所述方法包括：MissMap接收全局预测结果为DRAM Cache命中时，处理器发出的请求信息，其中，所述请求信息包括L2Cache缺失的访问地址对应的物理页和Cache块信息；所述MissMap查询所述物理页与本地预存的物理页是否相等，当所述物理页与预存的物理页相等时，查询Cache块对应的位向量中的状态，并根据所述Cache块对应的位向量中的状态，对所述请求信息进行处理，其中，所述预存的物理页为最近最常访问的物理页。本发明以较小的硬件开销，减少了缺失情况下对DRAM Cache的访问，在全局预测的基础上，通过MissMap进一步预测，减少了误将缺失预测为命中的情况，减少了缺失时对DRAM Cache的访问，因此，本发明可以提高性能并减少能耗。
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公开(公告)号：CN104688264A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510020834.3
申请日：2015-01-15
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: A61B7/04
Abstract: 本发明涉及喘鸣音检测装置和方法，该方法包括：对肺音信号进行时频变换，根据时频变换后的信号得到肺音的幅度谱或功率谱信号；对获得的幅度谱或功率谱信号分频带与每个频带内的第一阈值比较得到大信号；对大信号进行分组得到分组大信号；对分组大信号的每个分组进行时长检测并与第二阈值进行比较，保留时长大于等于第二阈值的分组大信号；对每个时间窗内的分组大信号进行谐波数检测并判断，保留谐波数小于等于第三阈值的分组大信号，得到最终分组大信号；根据最终分组大信号的能量和时长计算特征值；当特征值大于第四阈值时判定肺音信号为喘鸣音。由上可见，本发明通过信号处理技术客观地给出检测结果，检测准确度较高。
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公开(公告)号：CN106073709A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610390420.4
申请日：2016-06-03
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/72 , A61B5/7253
Abstract: 本发明涉及一种罗音检测方法及装置，在一个实施例中，该方法包括：接收待测肺音信号，并将小波信号与待测肺音信号卷积进行小波变换，获得第一级分解信号；对第一级分解信号进行奇异值分解获得对应的第一级奇异值；至少根据第一级奇异值构建待测肺音信号的特征向量；将待测肺音信号的特征向量送入已训练的分类器中进行判别，输出判别结果。本发明实施例所提供的罗音检测方法及装置具有较高的检测准确率，其检测准确率可以达到100％，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN104605886B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201510069805.6
申请日：2015-02-10
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: A61B7/04
Abstract: 本发明涉及喘鸣音检测装置和方法，该方法包括：对肺音信号进行时频变换得到肺音的幅度谱或功率谱信号；对幅度谱或功率谱信号分频带与每个频带内的第一阈值比较，得到大信号；将大信号中每个时间窗的信号与其前一时间窗的信号进行互相关计算，得到相关系数，并将相关系数与第二阈值进行比较，得到一组处理后的相关系数；对一组处理后的相关系数中的非零数的持续时长进行检测，并将持续时长与第三阈值进行比较，得到一组最终相关系数；当一组最终相关系数中存在非零数时，判定非零数持续时间长度内对应的大信号为喘鸣音信号。由上可见，本发明实施例中，根据相关系数法来检测喘鸣音，该方法在保证喘鸣音检测准确度的同时有效降低计算量。
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