Localizing Heart Sounds in Respiratory Signals Using Singular Spectrum Analysis

Abstract-This paper describes our work toward the development of a computationally robust methodology to identify the pyloric neurons in the stomatogastric ganglion of Cancer pagurus using voltage-sensitive dye imaging. The multi-resolution signal decomposition procedure constructed using the sequential Singular Spectrum Analysis approach to isolate the pyloric rhythm from optical recordings of dyed live cells is presented. Early results suggest that the developed procedure offers a demonstrably reliable way to extract the rhythm from the recording data of these cells.

AbstractņA new ALE-based on singular spectrum analysis (SSA) is proposed here. In this approach in the reconstruction stage of SSA the eigentriples are adaptively selected using the delayed version of the data. Unlike for the conventional ALE where order statistics are taken into account, here full eigen-spectrum of the embedding matrix is exploited. Consequently, the system works for non-Gaussian noise and wideband periodic signals. The performance of the system is demonstrated for synthetic as well as real signals and compared with those of traditional ALE.

RESUMENEn este estudio, se presenta una metodología para evaluar lentes fáquicos intraoculares, cuando el flujo del humor La auscultación de señales basada en un estetoscopio estándar y/o electrónico no solo incluye sonidos internos del cuerpo, también incluye frecuentemente ruido externo de interferencia con componentes en el mismo rango. Esta forma de examinar es incluso afectada por los umbrales auditivos variantes de los profesionales de la salud y el grado de experiencia en reconocimiento de indicadores peculiares. Además, los resultados son a menudo caracterizados en términos cualitativos descriptivos sujetos a interpretaciones individuales. Para direccionar esta preocupación, los estudios presentados en este artículo contienen un procesamiento concurrente de las componentes dominantes de sonidos del corazón (HS) y del pulmón (HS), y una etapa de acondicionamiento que incluye la reducción de HS presente en señales LS. Específicamente, la transformada de Hilbert fue una técnica de caracterización para HS. En el caso de señales enfocadas a LS, las técnicas de detección de actividad de voz y el cálculo de umbrales de algunos componentes de los vectores acústicos de Coeficientes Cepstrales en Frecuencia Mel (MFCC), fueron útiles en la caracterización de eventos acústicos asociados. Las fases de inspiración y expiración fueron diferenciadas por medio de la sexta componente de MFCC. Con el fin de evaluar la eficiencia de esta aproximación, proponemos los Modelos Ocultos de Markov con Modelos Mesclados Gaussianos (HMM-GMM). Los resultados utilizando esta forma de detección son superiores cuando se desarrolla la clasificación con modelos HMM-GMM, la cual refleja las ventajas de la forma de detección cuantificable y clasificación sobre la aproximación clínica tradicional.PALABRAS CLAVE: Transformada de Hilbert (HT); Detección de Actividad de Voz (VAD); Modelos Mezclados Gaussianos(GMM); Modelos Ocultos de Markov (HMM).