HHT在咳嗽音识别中的应用研究的中期报告本文介绍了Hilbert-Huang变换（HHT）在咳嗽音识别中的应用研究进展，并给出了中期报告。1.研究背景咳嗽是一种常见的病症，是多种疾病的症状之一，如呼吸道感染、哮喘、慢性阻塞性肺病等。准确地检测和分析咳嗽音可以提高医学诊断和预防疾病的能力。传统的方法是通过人工听诊或记录病人的咳嗽声音，并通过听力判断和分类。但这种方法有许多缺点，如主观性强、工作量大、准确性受限等。因此，自动识别咳嗽声音技术越来越受到人们的关注。在自动识别咳嗽声音的研究中，信号处理技术起着至关重要的作用。Hilbert-Huang变换作为一种新兴的信号处理技术，已被证明在咳嗽声音识别中具有潜在的应用价值。2.研究进展目前，HHT在咳嗽声音识别中的应用已被一些研究人员探索。这些研究主要集中在以下两个方面：（1）咳嗽声音特征提取。HHT可以对时间序列信号进行分解，提取出不同频率的振动模式，并得到振动模式的本征函数（IMF）。这些IMF表示不同频率范围内的信号变化，并可用于咳嗽声音的特征提取。（2）咳嗽声音分类。基于HHT特征提取的咳嗽声音分类方法已被提出。这些分类方法包括支持向量机、人工神经网络等。3.中期报告本人的研究旨在进一步探究HHT在咳嗽声音识别中的应用。在研究的前期，本人已完成了对HHT算法的深入研究，并在Matlab平台上实现了HHT算法的程序代码，用于对咳嗽声音信号的分解与IMF提取。在接下来的研究中，本人将探索以下方面：（1）基于IMF特征提取的咳嗽声音分类方法。本人将尝试不同的分类算法，如支持向量机、人工神经网络等，并比较它们的分类准确率和使用效率。（2）基于IMF的咳嗽声音区分方法。本人将进一步研究不同类型的咳嗽声音的振动模式，提取其IMF，并试图找到它们之间的区别。这将为不同类型咳嗽疾病的诊断和治疗提供有益的信息。4.结论HHT作为一种新兴的信号处理技术，在咳嗽声音的识别和分析方面具有广阔的应用前景。通过本次中期报告，本人介绍了HHT在咳嗽声音识别中的应用研究进展，并阐述了未来的研究方向，希望能为该领域的深入研究提供一些思路和建议。