心音采集與分析方法研究.pdf

1、心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，心音檢測(cè)是了解心臟狀態(tài)的一項(xiàng)重要手段，具有心電檢測(cè)不可取代的臨床價(jià)值。心音圖（PCG）記錄了大量人耳較難分辨的有用信息，對(duì)心臟及心血管疾病具有極高的臨床診斷價(jià)值。由于心音信號(hào)是一種時(shí)變的、非平穩(wěn)的、由多種成份組成的復(fù)雜信號(hào)，傳統(tǒng)的分析方法難以達(dá)到令人滿意的效果。因此，尋求更為有效的、更能反映心音信號(hào)本質(zhì)特征的分析方法以及分類算法，是目前心音研究者的目標(biāo)所在。 心音信號(hào)是非平穩(wěn)信號(hào)，為了全面了解

2、心音信號(hào)的特征，需要從時(shí)域、頻域、時(shí)一頻域三個(gè)角度對(duì)其進(jìn)行分析，提取特征參數(shù)。由于各種干擾的存在，采集到的心音信號(hào)質(zhì)量較差，因此在進(jìn)行分析之前要對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，消除其包含的各種噪聲。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，心音信號(hào)質(zhì)量顯著提升，可用于進(jìn)一步分析。 在本文中，主要研究?jī)?nèi)容如下： 1.設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單、成本低廉的心音采集裝置，結(jié)合軟件可以實(shí)現(xiàn)心音的采集與回放功能。 2.為了消除心音信號(hào)中的噪聲，提出了小波雙變量閾值去噪的方

3、法。它通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)閾值函數(shù)的改進(jìn)，使其具有很好的去噪效果同時(shí)又有更好的靈活性。 3.為了得到更準(zhǔn)確的時(shí)域特征，通過(guò)EMD（經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解）包絡(luò)算法提取心音的包絡(luò)，并給出了心音分段算法步驟及策略?？紤]到心音信號(hào)的多樣性及復(fù)雜性，用大量的實(shí)際采集數(shù)據(jù)以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，達(dá)到了很高的分段正確率。 4.將HHT（希伯特-黃變換）引入心音信號(hào)的研究，建立了基于HHT的心音信號(hào)分析及特征提取方法。 5.介紹了SVM二類分類原